[发明专利]一种样本数据生成方法、装置以及机器人

说明书

本申请公开了一种样本数据生成方法，包括采集对应用户的图像，从所述对应用户的图像中提取所述用户的眼球特征信息，通过情绪判定条件和所述眼球特征信息确定所述用户的情绪标签，根据所述图像和所述情绪标签生成样本数据，所述样本数据用于训练视觉感知模型。由于眼球特征能够客观地反映用户的情绪，因而能够基于该眼球特征确定用户的情绪标签，从而实现用户情绪的自动识别，并且在对用户情绪进行识别时具有较高的准确率，因此，根据用户的图像以及准确率较高的情绪标签可以生成高质量的样本数据。本申请还公开了一种样本数据生成装置以及内置利用该方法生成的样本数据训练得到的视觉感知模型的机器人。

技术领域

本申请涉及但不限于数据处理技术领域，尤其涉及一种样本数据生成方法、装置以及机器人。

背景技术

随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)的发展，基于AI的机器人应运而生。当前的机器人主要是基于语音实现与用户交互，基于此，机器人具有“听”和“说”的能力，能够倾听用户的诉求并作出响应。为了提升交互体验，业界提出了将视觉与听觉叠加实现与用户交互的技术方案。通过在听觉基础上增加视觉能力，可以使得机器人识别用户在交互时的情绪，进而能够根据用户的情绪提供更为人性化的服务。

机器人识别用户在交互时的情绪一般是通过视觉感知模型实现的。视觉感知模型可以通过大量的样本数据以及机器学习算法训练得到。其中，样本数据的质量直接影响了视觉感知模型的准确率。

目前业界主要采用从互联网中获取大数据，然后人工标注大数据的方式获得样本数据。由于人工标注主要是依赖于标注人员的经验，并且标注人员对情绪等视觉感知信息的判断标准不统一，如此导致标注准确率不高，极大地影响了样本数据的质量。因此，亟需提供一种样本数据生成方法以便获得高质量的样本数据。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种样本数据生成方法，该方法能够根据用户图像中提取的眼球特征自动识别用户的情绪，进而生成高质量的样本数据。对应地，本申请还提供了一种样本数据生成装置以及机器人。

本申请第一方面提供了一种样本数据生成方法，所述方法包括：

采集对应用户的图像；

从所述对应用户的图像中提取所述对应用户的眼球特征信息；

通过情绪判定条件和所述眼球特征信息确定所述对应用户的情绪标签；

根据所述对应用户的图像和所述情绪标签生成样本数据，所述样本数据用于训练视觉感知模型。

可选的，所述眼球特征信息包括瞳孔信息；

则所述通过情绪判定条件与所述眼球特征信息确定所述用户的情绪标签包括：

通过情绪判定条件确定与所述瞳孔信息匹配的情绪标签，作为所述对应用户的情绪标签。

可选的，所述方法还包括：

根据所述对应用户的图像和眼球追踪算法确定所述对应用户的视觉感兴趣区域；

则所述根据所述对应用户的图像和所述情绪标签生成样本数据包括：

根据所述对应用户的图像、所述情绪标签以及所述视觉感兴趣区域生成样本数据。

可选的，所述方法还包括：

从眼动系统中获取所述对应用户的图像对应的眼球光学特征信息或眼球电学特征信息，并根据所述眼球光学特征信息或眼球电学特征信息确定所述对应用户的视觉感兴趣区域；

则所述根据所述对应用户的图像和所述情绪标签生成样本数据包括：

根据所述对应用户的图像、所述情绪标签以及所述视觉感兴趣区域生成样本数据。