心理健康智能情緒識別方法.pdf
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1、(19)國家知識產權局(12)發(fā)明專利申請(10)申請公布號 (43)申請公布日 (21)申請?zhí)?202310478600.8(22)申請日 2023.04.28(71)申請人 好心情健康產業(yè)集團有限公司地址 100080 北京市海淀區(qū)北四環(huán)西路52號13層1502房間(72)發(fā)明人 姚堯袁禮承徐鋒陳冠偉(74)專利代理機構 北京世譽鑫誠專利代理有限公司 11368專利代理師 任欣生(51)Int.Cl.G06V 20/59(2022.01)G10L 25/63(2013.01)G06V 20/40(2022.01)G06V 40/16(2022.01)(54)發(fā)明名稱一種心理健康智能情緒識別。
2、方法(57)摘要本發(fā)明提供的一種心理健康智能情緒識別方法,所述情緒識別方法包括:用戶終端和服務云端;所述服務云端創(chuàng)建模型,模型訓練,模型參數調整及情緒識別后的后續(xù)服務;所述用戶終端負責語音和照片的拍攝、存儲、表情識別,并上傳至所述服務遠端。服務端根據收集到的特征表情數據集,不斷的訓練模型,優(yōu)化模型參數,形成有效的模型算法,不斷提升情緒識別的準確性和有效性。能夠實時的采集駕駛員的人臉照片,識別人臉表情,出具初步的情緒識別報告。權利要求書1頁 說明書4頁 附圖1頁CN 116503841 A2023.07.28CN 116503841 A1.一種心理健康智能情緒識別方法,其特征在于,所述情緒識別方。
3、法包括:用戶終端和服務云端;所述服務云端創(chuàng)建模型,模型訓練,模型參數調整及情緒識別后的后續(xù)服務;所述用戶終端負責語音和照片的拍攝、存儲、表情識別,并上傳至所述服務遠端。2.根據權利要求1所述的一種心理健康智能情緒識別方法,其特征在于,所述情緒識別的方法具體包括:通過所述用戶終端將人臉照片上傳到所述服務云端;所述服務云端將所述人臉照片通過人臉分析模型,創(chuàng)建好人臉識別模型參數,再將參數下發(fā)到所述用戶終端的模型用于終端的人臉識別;所述用戶終端通過定時拍攝照片組,識別人臉,分析人臉表情結果,分析出當前人的情緒,并將分析結果上傳到所述服務云端。3.根據權利要求2所述的一種心理健康智能情緒識別方法,其特征。
4、在于,所述將分析結果上傳到所述服務云端之后還包括:所述服務云端根據不同的情緒結果,有差別的提供后續(xù)服務。4.根據權利要求2所述的一種心理健康智能情緒識別方法,其特征在于,所述人臉識別算法具體包括:人臉識別算法,情緒分析算法會隨著業(yè)務量的增加,業(yè)務場景的變化,數據量的增大,動態(tài)的調整算法模型和算法參數。5.根據權利要求1所述的一種心理健康智能情緒識別方法,其特征在于,所述表情識別的結果會和業(yè)務線進行深度融合,為業(yè)務線的決策提供輔助支持。權利要求書1/1 頁2CN 116503841 A2一種心理健康智能情緒識別方法技術領域0001本發(fā)明涉及情緒識別領域,尤其涉及一種心理健康智能情緒識別方法。背景。
5、技術0002心理情緒是人們對客觀事物的一種反饋方式,更是人們情感的呈現方式。情緒作為人類心理活動的重要組成部分,在組織和指導人們的行為、交流與預測他人意愿方面,都起著舉足重輕的作用。由于生理變化、表情變化和聲音的變化等因素,使人們表達出自己的情緒時產生對應信號,并且引起他人推斷,這一過程就是情緒的識別過程。0003好心情是一家聚焦于CNS(中樞神經)領域精神心理健康服務的互聯網醫(yī)療平臺,通過大量數據以及文獻分析,探討了情緒的定義與分類,并對情緒識別研究的未來方向及其應用價值進行了展望。0004長期以來,長途貨車司機的出險率較高,造成較大的人身和財產損失,通過后續(xù)跟進分析,大多事故均是由于貨車司。
6、機有較大的情緒波動引起的不正當駕駛操作引起的,保險公司為了提供更好的服務,降低出險率,提出通過實時監(jiān)控貨車司機人臉表情,分析貨車司機的情緒,當司機產生危險情緒時,及時上報到服務端,通過服務端語音干預的服務,平復司機情緒,規(guī)范司機安全駕駛行為,從而降低事故發(fā)生的概率。0005基于以上問題分析,綜合目前市面上的產品解決方案。提出產品解決方案為,通過對貨車司機的人臉錄入,人臉建模,創(chuàng)建好人臉識別模型。終端設備實時的檢測駕駛位置的人臉特征照片,識別貨車司機身份,通過人臉表情照片,識別貨車司機駕駛中的人臉表情,綜合時間維度,分析出貨車司機的情緒,當貨車司機情緒出現異常,實時上報分析結果,照片信息到服務端。
7、,產生告警。服務端接收到告警信息,人工分析危險行為,通過服務端指令下發(fā),下發(fā)語音包,語音溫馨提示行為的產品服務模式,有效終止駕駛員的危險駕駛情緒和行為,達到降低事故的服務方式。發(fā)明內容0006鑒于上述問題,提出了本發(fā)明以便提供克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種心理健康智能情緒識別方法。0007根據本發(fā)明的一個方面,提供了一種心理健康智能情緒識別方法,所述情緒識別方法包括:用戶終端和服務云端;0008所述服務云端創(chuàng)建模型,模型訓練,模型參數調整及情緒識別后的后續(xù)服務;0009所述用戶終端負責語音和照片的拍攝、存儲、表情識別,并上傳至所述服務遠端。0010可選的,所述情緒識別的方法具體包。
8、括:0011通過所述用戶終端將人臉照片上傳到所述服務云端;0012所述服務云端將所述人臉照片通過人臉分析模型,創(chuàng)建好人臉識別模型參數,再將參數下發(fā)到所述用戶終端的模型用于終端的人臉識別;0013所述用戶終端通過定時拍攝照片組,識別人臉,分析人臉表情結果,分析出當前人說明書1/4 頁3CN 116503841 A3的情緒,并將分析結果上傳到所述服務云端。0014可選的,所述將分析結果上傳到所述服務云端之后還包括:0015所述服務云端根據不同的情緒結果,有差別的提供后續(xù)服務。0016可選的,所述人臉識別算法具體包括:人臉識別算法,情緒分析算法會隨著業(yè)務量的增加,業(yè)務場景的變化,數據量的增大,動態(tài)的。
9、調整算法模型和算法參數。0017可選的,所述表情識別的結果會和業(yè)務線進行深度融合,為業(yè)務線的決策提供輔助支持。0018本發(fā)明提供的一種心理健康智能情緒識別方法,所述情緒識別方法包括:用戶終端和服務云端;所述服務云端創(chuàng)建模型,模型訓練,模型參數調整及情緒識別后的后續(xù)服務;所述用戶終端負責語音和照片的拍攝、存儲、表情識別,并上傳至所述服務遠端。服務端根據收集到的特征表情數據集,不斷的訓練模型,優(yōu)化模型參數,形成有效的模型算法,不斷提升情緒識別的準確性和有效性。能夠實時的采集駕駛員的人臉照片,識別人臉表情,出具初步的情緒識別報告。0019上述說明僅是本發(fā)明技術方案的概述,為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技。
10、術手段,而可依照說明書的內容予以實施,并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂,以下特舉本發(fā)明的具體實施方式。附圖說明0020為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術方案,下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例,對于本領域普通技術人員來講,在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下,還可以根據這些附圖獲得其它的附圖。0021圖1為本發(fā)明實施例提供的人臉情緒識別的流程圖;0022圖2為本發(fā)明實施例提供的面部情緒識別+語音情緒識別的方法流程框圖。具體實施方式0023下面將參照附圖更詳細地描述本公開的示例性實施例。雖然附圖中顯示了本公開的示。
11、例性實施例,然而應當理解,可以以各種形式實現本公開而不應被這里闡述的實施例所限制。相反,提供這些實施例是為了能夠更透徹地理解本公開,并且能夠將本公開的范圍完整的傳達給本領域的技術人員。0024本發(fā)明的說明書實施例和權利要求書及附圖中的術語“包括”和“具有”以及他們的任何變形,意圖在于覆蓋不排他的包含,例如,包含了一系列步驟或單元。0025下面結合附圖和實施例,對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細描述。0026通過對貨車司機的人臉錄入,人臉建模,創(chuàng)建好人臉識別模型。終端設備實時的檢測駕駛位置的人臉特征照片,識別貨車司機身份,通過人臉表情照片,識別貨車司機駕駛中的人臉表情,綜合時間維度,分析出貨車司機。
12、的情緒,當貨車司機情緒出現異常,實時上報分析結果,照片信息到服務端,產生告警。服務端接收到告警信息,人工分析危險行為,通過服務端指令下發(fā),下發(fā)語音包,語音溫馨提示行為的產品服務模式,有效終止駕駛員的危險駕駛情緒和行為,達到降低事故的服務方式。說明書2/4 頁4CN 116503841 A40027目前的產品解決方案為,服務端遠程錄入人臉信息,生成人臉建?;A信息,下發(fā)人臉模型到終端設備,終端設備植入人臉識別算法,表情識別算法,終端設備控制照片的錄入頻次,表情識別的頻次,保存關鍵特征表情數據,上傳到服務端。終端設備可接收服務端的語音播放指令,服務端的算法參數調整和算法升級。0028服務端根據收集。
13、到的特征表情數據集,不斷的訓練模型,優(yōu)化模型參數,形成有效的模型算法,不斷提升情緒識別的準確性和有效性。通過不斷豐富語音服務包的內容和表現形式,提供更多更好更優(yōu)質的后續(xù)服務。0029目前已經可以實時的采集駕駛員的人臉照片,識別人臉表情,出具初步的情緒識別報告。0030情緒識別包含用戶終端和服務端云端兩大部分。云端負責模型的創(chuàng)建,模型訓練,模型參數調整,以及情緒識別后的后續(xù)服務提供。終端負責語音和照片的拍攝,存儲,表情識別,上傳云端等功能。0031情緒識別基本技術路線是:通過終端將人臉照片上傳到云端,云端將照片通過人臉分析模型,創(chuàng)建好人臉識別模型參數,再將參數下發(fā)到終端模型用于終端的人臉識別。終。
14、端通過定時拍攝照片組,識別人臉,分析人臉表情結果,分析出當前人的情緒,并將分析結果上傳到云端。云端根據不同的情緒結果,有差別的提供后續(xù)服務。0032人臉識別算法,情緒分析算法會隨著業(yè)務量的增加,業(yè)務場景的變化,數據量的增大,動態(tài)的調整算法模型和算法參數。不斷的提升算法的準確度和算法的業(yè)務場景覆蓋范圍。0033表情識別目前只在linux系統(tǒng)上植入,未來會兼容其他終端設備,覆蓋多場景的應用。隨著算法的深入,未來對硬件算力會有較大需求,勢必會和硬件廠商深度綁定,推動硬件的發(fā)展。0034表情識別的結果會和其他業(yè)務線進行深度融合,為其他業(yè)務線的決策提供輔助支持。0035人臉情緒識別+語音情緒識別的核心技。
15、術分兩個層面。一個是算法模型,一個是多場景設備的兼容。0036算法模型方面,目前市面上的人臉識別算法和表情識別算法,存在識別度不高,識別結果簡單等特點,特別是語音情緒識別的數據集,算法識別度特別低。我司的算法會根據業(yè)務場景,大量數據訓練,不斷的提升算法模型的識別準確度,表情識別的準確度,情緒分析的多場景覆蓋,單個人的表情變化趨勢。不同地域,不同職業(yè)的人群表情基本特點模型搭建,抑郁癥患者的情緒特點模型。0037目前人臉識別+表情識別算法模型大多在固定終端設定。對于各種移動終端,工業(yè)終端的覆蓋很少。市面上的硬件設備也大多不支持算法模型的植入,特別是算法模型的動態(tài)升級都不具備可操作性。工業(yè)級的硬件也。
16、存在價格昂貴,算力有限的特點,我司可根據業(yè)務場景,不斷覆蓋業(yè)務場景,減低成本,使得這個技術可以惠及到更多人群。0038人臉算法在工業(yè)級的應用目前基本都是基礎的C語言植入,但是大量的算法模型都是python語言。0039如圖1所示,面部情緒識別是基于人工智能技術,用于分析來源于不同圖片,視頻中的情緒技的技術。一般從攝像頭、社交媒體頁面、視頻庫等獲取信號,進行靜態(tài)與動態(tài)的說明書3/4 頁5CN 116503841 A5面部表情檢測,再將情緒狀態(tài)歸類;面部情緒識別通?;谏疃葘W習算法,經過人臉信息預處理、特征學習、情緒識別三階段;在精神心理疾病領域,面部情緒識別技術可用于預測患病幾率、輔助診斷,以及。
17、輔助提升醫(yī)療人員的照護質量。目前面部情緒識別存在數據準確性、算法公平、數據隱私以及用戶反應性等內生風險。0040如圖2所示,語音情緒識別,即給定一段語音信號,計算機自動判斷出說話人的多維度信息。人的語音產生包含大腦認知活動和身體肌肉運動的復雜的多系統(tǒng)協調過程。語音信號包含聲學、語言】情感三層信息,其運動纖維高度機械化,所生成的語音信號具有客觀的、可重復的特征。語音識別流程經過語音信號處理、特征提取、情緒建模三個階段,其中涉及的識別算法有傳統(tǒng)算法、基于深度學習的算法和端到端算法。語音生物標志物是臨床結果相關的語音音頻信號的特征或特征組合,可用于精神心理疾病的篩查、診斷、病情檢測,以及AI+CBT。
18、、數字療法的干預手段。目前也有受情緒定義模糊、數據稀缺且標注困難的影響,語音情緒識別技術難度大。0041面部情緒識別+語音情緒識別可有效提升識別精度,可相互驗證識別過程中產生的數據干擾因素,用戶情緒影響干擾因素影響結果的準確性。0042有益效果:服務端遠程錄入人臉信息,生成人臉建模基礎信息,下發(fā)人臉模型到終端設備,終端設備植入人臉識別算法,表情識別算法,終端設備控制照片的錄入頻次,表情識別的頻次,保存關鍵特征表情數據,上傳到服務端。終端設備可接收服務端的語音播放指令,服務端的算法參數調整和算法升級。0043服務端根據收集到的特征表情數據集,不斷的訓練模型,優(yōu)化模型參數,形成有效的模型算法,不斷提升情緒識別的準確性和有效性。通過不斷豐富語音服務包的內容和表現形式,提供更多更好更優(yōu)質的后續(xù)服務。0044目前已經能夠實時的采集駕駛員的人臉照片,識別人臉表情,出具初步的情緒識別報告。0045以上的具體實施方式,對本發(fā)明的目的、技術方案和有益效果進行了進一步詳細說明,所應理解的是,以上僅為本發(fā)明的具體實施方式而已,并不用于限定本發(fā)明的保護范圍,凡在本發(fā)明的精神和原則之內,所做的任何修改、等同替換、改進等,均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。說明書4/4 頁6CN 116503841 A6圖1圖2說明書附圖1/1 頁7CN 116503841 A7。
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網址: 心理健康智能情緒識別方法.pdf http://m.u1s5d6.cn/newsview1393344.html
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