[发明专利]一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种情绪识别方法，其特征在于，包括：

获取目标对象在提供服务期间的多张第一面部图像；

利用预先建立的机器学习识别模型对所述多张第一面部图像进行处理，获得每张所述第一面部图像对应的第一情绪；

根据所述第一情绪确定所述目标对象的第一目标情绪。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用预先建立的机器学习识别模型对所述多张第一面部图像进行处理之前，所述方法，还包括：

对每张第一面部图像进行特征点提取，获得每张第一面部图像对应的多个特征点；

根据每张第一面部图像对应的特征点对所述目标对象的第一面部图像进行对齐操作。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每张第一面部图像对应的特征点对所述第一面部图像进行对齐操作，包括：

根据每张第一面部图像对应的特征点采用仿射变换算法对所述第一面部图像进行对齐操作。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取目标对象在提供服务期间的多张第一面部图像之前，所述方法，还包括：

获取所述目标对象在提供服务期间的视频图像，根据预设帧数从所述视频图像中提取所述第一面部图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习识别模型通过以下步骤获得：

获取历史时间段内训练对象在提供服务期间的历史视频图像，将被投诉的历史视频图像作为样本负例，除被投诉的历史视频图像以外的历史视频图像作为样本正例；

根据所述样本正例和所述样本负例对卷积神经网络进行训练，获得所述机器学习识别模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一情绪确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：

根据各第一情绪对应的时间占比确定所述目标对象的第一目标情绪。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各第一情绪对应的时间占比确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：

将所述时间占比最大的第一情绪作为所述目标对象的第一目标情绪。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各第一情绪对应的时间占比确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：

将所述时间占比最大且大于预设阈值的第一情绪作为所述目标对象的第一目标情绪。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各第一情绪对应的时间占比确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：

获取时间占比经过降序排序后的前N个第一情绪，根据所述前N个第一情绪确定所述目标对象的第一目标情绪。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一情绪确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：

根据时间获得各第一情绪的情绪序列，根据所述情绪序列确定所述目标对象的第一目标情绪。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：

获取服务请求方在接受服务期间的多张第二面部图像；

利用预先建立的所述机器学习识别模型对所述多张第二面部图像进行处理，获得每张所述第二面部图像对应的第二情绪；

根据各第二情绪对应的时间占比确定所述服务请求方的第二目标情绪。

12.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：

获取所述目标对象在提供服务期间的语音信息；

根据所述语音信息进行情绪识别，获得所述目标对象对应的第三情绪；

相应的，所述根据各第一情绪对应的时间占比确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：

根据各第一情绪对应的时间占比以及所述第三情绪确定所述目标对象的第一目标情绪。