一种基于三维成像分析的情绪状态综合判定方法
专利汇可以提供一种基于三维成像分析的情绪状态综合判定方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于三维成像分析的情绪状态综合判定方法，能够通过分析三维人脸图像，从中提取出人脸表情、人体生理振动两类模态数据，以此实现对用户情绪状态的高 精度 、综合判定。该方法具体包括3D图像推送、面部表情识别、生理振动情绪识别、情绪状态综合判定四个功能模 块 。其中，3D图像推送模块负责接收和录入受试人员的三维视频图像数据；面部表情识别模块负责通过分析和识别受试人员的面部表情来进行情绪识别；生理振动情绪识别模块负责通过采集和分析受试人员的面部肌肉振动 信号 来进行情绪识别；情绪状态综合判定模块负责基于面部表情识别模块和生理振动情绪识别模块各自的情绪识别结果，最终实现对该受试人员情绪状态的综合判定。，下面是一种基于三维成像分析的情绪状态综合判定方法专利的具体信息内容。
1.一种基于三维成像分析的情绪状态综合判定方法，其特征在于：能够通过分析三维人脸图像，从中提取出人脸表情、人体生理振动两类模态数据，以此实现对用户情绪状态的高精度、综合判定；具体包括3D图像推送、面部表情识别、生理振动情绪识别、情绪状态综合判定四个功能模块。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述3D图像推送模块用于接收和录入受试人员的三维人脸视频数据；其中所述三维人脸视频数据基于3D结构光相机拍摄，视频帧率为25帧/秒，并包含关于人脸的深度信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述面部表情识别模块通过分析受试人员的三维人脸视频数据，并利用SVM情绪分类器识别出高兴、悲伤、惊讶、愤怒、厌恶、恐惧共计六种基本情绪，最后根据具体业务场景量化得出情绪状态值M1：0＜M1＜1。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述生理振动情绪识别模块通过分析受试人员的三维人脸视频数据，从中采集和分析受试人员的面部肌肉振动的振幅和频率两类参数，以此计算得出情绪状态值M2：0＜M2＜1。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述综合判定模块基于面部表情识别模块和生理振动情绪识别模块各自计算的情绪状态值，通过M＝w*M1+(1-w)*M2计算得出该受试人员的情绪状态综合判定结果，其中权重w(0＜w＜1)可根据不同业务场景进行具体设定。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述面部表情识别模块具体包含3D图像输入、人脸检测、图像预处理、表情特征提取、SVM分类器、情绪状态值计算六个组件；其中所述人脸检测组件采用基于统计的方法进行实现，所述表情特征提取组件采用局部纹理特征提取算法进行实现。
7.根据权 利要求4所述的 方法 ，其特征在于 ：所述振幅 参数由公式
计算得出，所述频率参数由公式
计算得出；其中，所述Vx,y,z,i代表在第i帧中该点的位移幅度，所
述x、y、z代表图像中该点的三维空间位置信息，所述n代表图像的总帧数，所述Δi代表图像的第i个点在不同帧之间的差异。
一种基于三维成像分析的情绪状态综合判定方法
技术领域
背景技术
发明内容
附图说明
具体实施方式
表图像的总帧数，Vx,y,z,i代表在第i帧中该点的位移幅度，Δi代表图像的第i个点在不同帧之间的差异。
情绪状态综合判定模块接收从生理振动情绪识别模块和面部表情识别模块分别推送而来的情绪状态值M1和M2，并根据公式M＝w*M1+(1-w)*M2计算得出该受试人员的情绪状态综合判定结果，其中权重w(0＜w＜1)可根据不同业务场景进行具体设定。
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