[发明专利]一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：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，获得每张第一面部图像对应的第一情绪；根据第一情绪确定目标对象的第一目标情绪。装置用于执行上述方法。本发明实施例通过采用预先建立的识别模型对目标对象在提供服务过程中的面部情绪，使得能够获知目标对象在提供服务期间的情绪，为后续对司机状态的监控以及投诉判定提供了依据。

技术领域

本发明涉及基于位置的服务(LBS)技术领域，具体而言，涉及一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，随着互联网用车平台技术的迅速发展和普及，人们可以根据用车需求利用手机终端生成用车订单，为日常出行提供了便利。

但是，在实际打车过程中，偶尔会出现因服务请求方和司机矛盾导致的语言，肢体冲突甚至刑事犯罪，由于后台服务器可以对司机的行驶路线进行监控，但是无法得知车内的情况，导致后台服务器只有接到报警或投诉信息后才得知冲突的发生，并且无法判定责任方。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够为后续对目标对象状态的监控以及投诉判定提供了依据。

第一方面，本发明实施例提供了一种情绪识别方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。