一种AI情绪可视化识别方法技术

本发明专利技术涉及智能交互技术领域，且公开了一种AI情绪可视化识别方法，包括以下步骤：1)首先，进行图像和语音数据采集，生成图像数据模型和语音数据模型；2)图像信息处理，对图像数据模型进行特征提取处理，获取其中的表情特征和动作特征；3)图像情绪识别，基于表情特征确立所述图像数据中映射的情绪类型，并基于所述动作特征确定所述图像数据中对应的情绪强度。该AI情绪可视化识别方法，可对图像和音频进行分析处理，得出情绪分析结果，并将图像情绪识别的结果和语音情绪识别的结果进行加权融合处理，达到相互印证的目的，以确定处最终的情绪识别结果，得出精确的情绪分析报告，此种方式能够有效排除干扰项，识别出准确度高的真实情绪。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能交互，具体为一种ai情绪可视化识别方法。

技术介绍

1、情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用，情绪是一种综合了人的感觉、思想和行为的状态，它包括人对外界或自身刺激的心理反应，包括伴随这种心理反应的生理反应，在人们的日常工作和生活中，情绪的作用无处不在，情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别，现多指ai通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分，目前在情感计算领域己出现了诸多情感模型，但大多仅适用于离散状态下的情感计算，对于人与服务机器人的自然交互过程中，认知情感状态的连续时空特性仍无法满足。

2、经检索，申请号为cn201710122249.3的中国专利，一种情绪识别装置，包括表情认知模块、微表情认知模块和加权融合模块，所述表情认知模块用于将表情情绪映射到连续的情感空间进行识别，所述微表情认知模块用于对细微的情绪变化进行识别，所述加权融合模块用于确定情绪状态，能够根据表情与情绪间的对应关系来识别不同的情绪，对情绪进行准确识别；但是其不足在于：情本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种AI情绪可视化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种AI情绪可视化识别方法，其特征在于，在步骤1)中，利用图像采集设备获取图像数据，利用语音采集设备获取音频数据。

3.根据权利要求1所述的一种AI情绪可视化识别方法，其特征在于，在步骤2)中，将图像数据模型分为表情特征模块和动作特征模块，其中表情提取模块包括面部肌肉动作认知和微表情认知，而动作提取模块包括肢体动作认知和生理信号认知，且生理信号认知包括面色、眼泪、汗水等特征。

4.根据权利要求3所述的一种AI情绪可视化识别方法，其特征在于，在步骤3)中，结合表情提取模块...

【技术特征摘要】

1.一种ai情绪可视化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种ai情绪可视化识别方法，其特征在于，在步骤1)中，利用图像采集设备获取图像数据，利用语音采集设备获取音频数据。

3.根据权利要求1所述的一种ai情绪可视化识别方法，其特征在于，在步骤2)中，将图像数据模型分为表情特征模块和动作特征模块，其中表情提取模块包括面部肌肉动作认知和微表情认知，而动作提取模块包括肢体动作认知和生理信号认知，且生理信号认知包括面色、眼泪、汗水等特征。

4.根据权利要求3所述的一种ai情绪可视化识别方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐伟，
申请(专利权)人：江苏芯灵智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：