一种AI识别人脸表情的数据采集分析方法技术

本发明专利技术涉及一种数据采集和分析方法，特别涉及一种AI识别人脸表情的数据采集分析方法。包括以下步骤：S1：读取摄像头采集的人脸图像；S2：通过人工智能技术，对人脸图像进行面部表情识别，并对识别出的表情进行分类统计；S3：对每一次识别到的表情进行时间戳标记，记录下每个时间戳对应的表情类型，以及每个时间戳对应的表情强度值；S4：对采集到的数据进行分析；利用时间戳和表情强度值两个参数，将所有采集的数据按照时间顺序进行排序，并按照不同的表情类型进行分类统计分析。本发明专利技术的方法为医疗健康等领域提供了新的应用方向。本发明专利技术提供的方法具有较高的实用性和可行性，有望在原有丰富技术基础的基础上进一步发展和应用。技术基础的基础上进一步发展和应用。技术基础的基础上进一步发展和应用。

【技术实现步骤摘要】
一种AI识别人脸表情的数据采集分析方法


[0001]本专利技术涉及一种数据采集和分析方法，特别涉及一种AI识别人脸表情的数据采集分析方法。

技术介绍

[0002]随着人工智能领域的不断发展，面部表情识别技术已经被广泛应用于电影、游戏、社交软件、安全识别、医疗健康等领域。人们已经开始关注表情识别技术在人工智能领域中的潜在应用，例如人机交互、情感计算、情感检索等。目前，人们主要采用深度学习、机器学习等技术完成面部表情识别。其中深度学习是应用最广泛的方法，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。针对表情强度的确定问题，目前主要采用的方法是人工打标、基于某些规则以及利用某些模型进行预测等方法。现有方法虽然能够准确识别面部表情，但是对于表情强度的确定仍存在较大的局限性。目前采用的预测模型效果不稳定，在涉及时间的表情强度预测方面存在显著的局限性。同时，传统方法缺少对时间序列的研究，不能很好地掌握表情强度的变化趋势和规律。
[0003]因此，本专利技术针对当前面部表情识别技术存在的问题，提供了一种利用时间序列分析对表情强度进行预测的方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AI识别人脸表情的数据采集分析方法，包括以下步骤：S1：读取摄像头采集的人脸图像；S2：通过人工智能技术，对人脸图像进行面部表情识别，并对识别出的表情进行分类统计；S3：对每一次识别到的表情进行时间戳标记，记录下每个时间戳对应的表情类型，以及每个时间戳对应的表情强度值；S4：对采集到的数据进行分析；利用时间戳和表情强度值两个参数，将所有采集的数据按照时间顺序进行排序，并按照不同的表情类型进行分类统计分析。2.根据权利要求1所述的一种AI识别人脸表情的数据采集分析方法，其特征在于所述的读取摄像头采集的人脸图像过程分为： S1：准备人脸识别设备；在进行人脸识别前，需要准备一个设备来采集人脸图像，设备能够直接读取人脸图像并进行数据传输，以便进行下一步的数据处理； S2：启动设备进行人脸采集；在准备好设备后，需要启动设备来进行人脸采集；在启动前，需要对设备进行相应的配置，以确保采集到的人脸图像质量高； S3：读取采集到的人脸图像；设备采集到人脸图像后，需要将图像数据传输到数据处理的设备上；在这个步骤中，对图像进行预处理，以方便后续的人脸识别；S4：进行人脸识别；将采集到的人脸图像传输到数据处理的设备上后，就利用人工智能技术进行人脸识别；在这个步骤中，需要采用适当的人脸识别算法，来对图像进行识别并提取人脸特征； S5：识别出人脸表情；在进行人脸识别的同时，还需要进行面部表情识别，利用适当的算法对人脸表情进行分类和统计。3.根据权利要求2所述的一种AI识别人脸表情的数据采集分析方法，其特征在于所述的进行人脸识别数据修正方法为：当人脸处于部分遮挡或者摄像头无法拍摄到正脸时，数据处理方法采用三种方式进行调整：数据预处理：在输入人脸图像时，通过对其进行预处理来提高算法在遮挡或非正脸情况下的准确率；引入前置条件：对特定应用场景设置前置条件，进而一定程度上避免非正常拍摄造成的数据噪声，提高算法的准确率；强化算法鲁棒性：通过训练算法来改善算法在不同图像质量、角度和光照条件下的表现。4.根据权利要求1所述的一种AI识别人脸表情的数据采集分析方法，其特征在于所述的人脸图像进行面部表情识别是通过以下步骤来实现的：S1：人脸检测：首先对输入图像进行人脸检测；采用Haar、HOG或者CNN算法用于人脸区域定位；S2：关键点定位：对于检测到的人脸区域，接下来要进行关键点定位；采用基于回归、集成、或视觉注意力机制方法定位眼睛、鼻尖、嘴部重要面部位置；这些关键点位置信息用于计算面部表情的变化；S3：特征提取：在完成关键点定位后，通过现代深度学习算法来提取人脸特征；通过使用卷积神经网络或其他深度学习网络获得高质量的人脸特征图像表示；针对面部表情识
别，将CNN模型进行训练，用于模式识别与表情分类；S4：表情分类：利用前面提到的人脸特征，采用分类器对不同表情进行分类；分类器采用前向神经网络、支持向量机、决策树或概率方法进行，最终实现表情的分类识别；因此人脸图像进行面部表情识别的主要实现步骤包括人脸检测、关键点定位、特征提取和表情分类；通过深度学习与人工智能技术的不断发展与优化，实现更加准确和可靠的面部表情识别。5.根据权利要求1所述的一种AI识别人脸表情的数据采集分析方法，其特征在于所述的表情进行分类统计的过程是：首先进行表情分类；通过人工智能技术，对人脸图像进行面部表情识别；在识别人脸图像后，算法将人脸图像识别出来的表情进行分类；然后进行表情统计；对于每一次识别到的表情，进行时间戳标记，并记录对应的表情类型以及表情强度值；在这个过程中，对所有的表情数据进行总结和统计；紧接着进行数据可视化；采用数据可视化的方式对分析结果进行呈现；通过统计图表、热力图、折线图方式将分析结果进行可视化呈现。6.根据权利要求1所述的一种AI识别人脸表情的数据采集分析方法，其特征在于所述的表情进行时间戳标记的方法主要是对每一次采集的表情数据进行时间标记，具体描述如下：S1. 采集表情数据：通过实时或离线的方式采集人脸图像，并进行面部表情识别；每次识别到一张表情图像时，都将该表情数据记录下来；S2. 记录时间戳：在记录表情数据时，将时间戳作...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：绍兴市麦芒智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：