本发明专利技术适用于心理分析技术领域，提供了一种基于绘画识别的心理状态预测方法及系统，包括以下步骤：接收智能绘画笔上传的绘画状态数据，绘画状态数据包括整体绘画速度和整体绘画力度；将整体绘画速度和整体绘画力度与历史绘画速度和历史绘画力度进行比较得到第一心理状态；对绘画色彩进行识别分析得到第二心理状态；对绘画对象进行识别分析得到第三心理状态；对第一心理状态、第二心理状态以及第三心理状态进行整合得到心理预测状态数据。其中，绘画速度和绘画力度能够反映孩子绘画时的状态，颜色能够在一定程度上代表孩子的内心感受，绘画的对象也能够反映孩子的内心，如此，心理预测状态数据能够对孩子的画作进行全方位解读，结果准确。结果准确。结果准确。
【技术实现步骤摘要】
一种基于绘画识别的心理状态预测方法及系统
[0001]本专利技术涉及心理分析
，具体是涉及一种基于绘画识别的心理状态预测方法及系统。
技术介绍
[0002]孩童时期，是最天真烂漫的时候，也是成长中较为重要的时期，家长们不仅要通过孩子的言行举止来发现孩子成长中的小问题，还要需要通过绘画等“侧面表达”来发现孩子的心理状态，特别是对于性格较为内向的孩子而言，不善于沟通，举止动作也较少，通过“侧面表达”来了解这部分孩子的心理状态就显得至关重要，目前，难以对绘画进行自动识别并预测心理状态。因此，需要提供一种基于绘画识别的心理状态预测方法及系统，旨在解决上述问题。
技术实现思路
[0003]针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于绘画识别的心理状态预测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中存在的问题。
[0004]本专利技术是这样实现的，一种基于绘画识别的心理状态预测方法，所述方法包括以下步骤：接收智能绘画笔上传的绘画状态数据，所述绘画状态数据包括整体绘画速度和整体绘画力度；将整体绘画速度和整体绘画力度与历史绘画速度和历史绘画力度进行比较得到第一心理状态；对绘画色彩进行识别分析得到第二心理状态；对绘画对象进行识别分析得到第三心理状态；对第一心理状态、第二心理状态以及第三心理状态进行整合得到心理预测状态数据。
[0005]作为本专利技术进一步的方案：所述接收智能绘画笔上传的绘画状态数据的步骤，具体包括：接收智能绘画笔上传的整体绘画速度，所述整体绘画速度由速度传感器测量得到，智能绘画笔中内嵌安装有速度传感器；接收智能绘画笔上传的整体绘画力度，所述整体绘画力度由压力传感器测量得到，智能绘画笔的笔头处安装有压力传感器。
[0006]作为本专利技术进一步的方案：所述将整体绘画速度和整体绘画力度与历史绘画速度和历史绘画力度进行比较得到第一心理状态的步骤，具体包括：将整体绘画速度与历史绘画速度进行比较，确定绘画速度差值；将绘画速度差值输入至速度差值状态库中，得到速度状态信息；将整体绘画力度与历史绘画力度进行比较，确定绘画力度差值；
将绘画力度差值输入至力度差值状态库中，得到力度状态信息；对速度状态信息和力度状态信息进行整合得到第一心理状态。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：所述对绘画色彩进行识别分析得到第二心理状态的步骤，具体包括：对绘画色彩进行颜色识别确定若干个颜色类别；确定每个颜色类别的占据比例值；调取每个颜色类别对应的心里情绪，输出每个颜色类别的心里情绪值，心里情绪值等于占据比例值
×
心里情绪，对所有的心里情绪值进行汇总得到第二心理状态。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述对绘画对象进行识别分析得到第三心理状态的步骤，具体包括：根据空白间隙对绘画对象进行分割，得到若干个绘画区域；识别每个绘画区域中的物体对象，对物体对象进行表情识别，当表情识别成功时，以识别出的表情确定第三心理状态；否则，执行下一步骤；确定物体对象代表的含义，对所有的含义进行整合得到第三心理状态。
[0009]本专利技术的另一目的在于提供一种基于绘画识别的心理状态预测系统，所述系统包括：绘画状态数据模块，用于接收智能绘画笔上传的绘画状态数据，所述绘画状态数据包括整体绘画速度和整体绘画力度；第一心理状态模块，用于将整体绘画速度和整体绘画力度与历史绘画速度和历史绘画力度进行比较得到第一心理状态；第二心理状态模块，用于对绘画色彩进行识别分析得到第二心理状态；第三心理状态模块，用于对绘画对象进行识别分析得到第三心理状态；心理预测状态模块，用于对第一心理状态、第二心理状态以及第三心理状态进行整合得到心理预测状态数据。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述绘画状态数据模块包括：整体绘画速度单元，用于接收智能绘画笔上传的整体绘画速度，所述整体绘画速度由速度传感器测量得到，智能绘画笔中内嵌安装有速度传感器；整体绘画力度单元，用于接收智能绘画笔上传的整体绘画力度，所述整体绘画力度由压力传感器测量得到，智能绘画笔的笔头处安装有压力传感器。
[0011]作为本专利技术进一步的方案：所述第一心理状态模块包括：速度差值确定单元，用于将整体绘画速度与历史绘画速度进行比较，确定绘画速度差值；速度状态信息单元，用于将绘画速度差值输入至速度差值状态库中，得到速度状态信息；力度差值确定单元，用于将整体绘画力度与历史绘画力度进行比较，确定绘画力度差值；力度状态信息单元，用于将绘画力度差值输入至力度差值状态库中，得到力度状态信息；第一心理状态单元，用于对速度状态信息和力度状态信息进行整合得到第一心理
状态。
[0012]作为本专利技术进一步的方案：所述第二心理状态模块包括：颜色类别识别单元，用于对绘画色彩进行颜色识别确定若干个颜色类别；占据比例确定单元，用于确定每个颜色类别的占据比例值；心里情绪计算单元，用于调取每个颜色类别对应的心里情绪，输出每个颜色类别的心里情绪值，心里情绪值等于占据比例值
×
心里情绪，对所有的心里情绪值进行汇总得到第二心理状态。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：所述第三心理状态模块包括：绘画区域分割单元，用于根据空白间隙对绘画对象进行分割，得到若干个绘画区域；对象表情识别单元，用于识别每个绘画区域中的物体对象，对物体对象进行表情识别，当表情识别成功时，以识别出的表情确定第三心理状态；否则，执行对象代表含义单元中的步骤；对象代表含义单元，用于确定物体对象代表的含义，对所有的含义进行整合得到第三心理状态。
[0014]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过将整体绘画速度和整体绘画力度与历史绘画速度和历史绘画力度进行比较得到第一心理状态；对绘画色彩进行识别分析得到第二心理状态；对绘画对象进行识别分析得到第三心理状态。其中，绘画速度和绘画力度能够反映孩子绘画时的状态，颜色能够在一定程度上代表孩子的内心感受，绘画的对象也能够反映孩子的内心，如此，能够对孩子的画作进行全方位解读，预测分析的结果也较为准确。
附图说明
[0015]图1为一种基于绘画识别的心理状态预测方法的流程图。
[0016]图2为一种基于绘画识别的心理状态预测方法中接收智能绘画笔上传的绘画状态数据的流程图。
[0017]图3为一种基于绘画识别的心理状态预测方法中得到第一心理状态的流程图。
[0018]图4为一种基于绘画识别的心理状态预测方法中得到第二心理状态的流程图。
[0019]图5为一种基于绘画识别的心理状态预测方法中得到第三心理状态的流程图。
[0020]图6为一种基于绘画识别的心理状态预测系统的结构示意图。
[0021]图7为一种基于绘画识别的心理状态预测系统中绘画状态数据模块的结构示意图。
[0022]图8为一种基于绘画识别的心理状态预测系统中第一心理状态模块的结构示意图。
[0023]图9为一种基于绘画识别的心理状态预测系统中第二心理状态模块的结构示意图。
[0024]图10为一种基于绘画识别的心理状态预本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于绘画识别的心理状态预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：接收智能绘画笔上传的绘画状态数据，所述绘画状态数据包括整体绘画速度和整体绘画力度；将整体绘画速度和整体绘画力度与历史绘画速度和历史绘画力度进行比较得到第一心理状态；对绘画色彩进行识别分析得到第二心理状态；对绘画对象进行识别分析得到第三心理状态；对第一心理状态、第二心理状态以及第三心理状态进行整合得到心理预测状态数据。2.根据权利要求1所述的基于绘画识别的心理状态预测方法，其特征在于，所述接收智能绘画笔上传的绘画状态数据的步骤，具体包括：接收智能绘画笔上传的整体绘画速度，所述整体绘画速度由速度传感器测量得到，智能绘画笔中内嵌安装有速度传感器；接收智能绘画笔上传的整体绘画力度，所述整体绘画力度由压力传感器测量得到，智能绘画笔的笔头处安装有压力传感器。3.根据权利要求1所述的基于绘画识别的心理状态预测方法，其特征在于，所述将整体绘画速度和整体绘画力度与历史绘画速度和历史绘画力度进行比较得到第一心理状态的步骤，具体包括：将整体绘画速度与历史绘画速度进行比较，确定绘画速度差值；将绘画速度差值输入至速度差值状态库中，得到速度状态信息；将整体绘画力度与历史绘画力度进行比较，确定绘画力度差值；将绘画力度差值输入至力度差值状态库中，得到力度状态信息；对速度状态信息和力度状态信息进行整合得到第一心理状态。4.根据权利要求1所述的基于绘画识别的心理状态预测方法，其特征在于，所述对绘画色彩进行识别分析得到第二心理状态的步骤，具体包括：对绘画色彩进行颜色识别确定若干个颜色类别；确定每个颜色类别的占据比例值；调取每个颜色类别对应的心里情绪，输出每个颜色类别的心里情绪值，心里情绪值等于占据比例值
×
心里情绪，对所有的心里情绪值进行汇总得到第二心理状态。5.根据权利要求1所述的基于绘画识别的心理状态预测方法，其特征在于，所述对绘画对象进行识别分析得到第三心理状态的步骤，具体包括：根据空白间隙对绘画对象进行分割，得到若干个绘画区域；识别每个绘画区域中的物体对象，对物体对象进行表情识别，当表情识别成功时，以识别出的表情确定第三心理状态；否则，执行下一步骤；确定物体对象代表的含义，对所有的含义进行整合得到第三心理状态。6.一种基于绘画识别的心理状态预测系统，其特征在于，所述系统包括：绘画状态数据模块，用于接收智能绘画笔上传的绘画状态数据，所述绘...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫沛，
申请(专利权)人：广州市润心教育咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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