[发明专利]一种情绪数据的获取方法及装置有效
申请号: | 201910005279.5 | 申请日: | 2019-01-03 |
公开(公告)号: | CN109730701B | 公开(公告)日: | 2022-07-26 |
发明(设计)人: | 邹博超;吕相文;田子;谢海永 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 |
主分类号: | A61B5/16 | 分类号: | A61B5/16;A61B5/378;A61B5/11 |
代理公司: | 工业和信息化部电子专利中心 11010 | 代理人: | 李勤媛 |
地址: | 100041 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 情绪 数据 获取 方法 装置 | ||
1.一种情绪数据的获取方法,其特征在于,包括:
基于视频刺激材料诱发微表情并同步获取被测试体的生理数据及记录面部表情的面部视频,其中,所述面部视频包括:面部RGB视频和深度视频,所述生理数据至少包括:脑电数据、外周生理电数据、眼动数据;
通过所述面部视频和所述视频刺激材料的回放过程,接收所述被测试体标注所述面部视频中微表情序列的峰值帧、起始帧与结束帧,并获取起始帧与结束帧之间的面部视频数据;
获取所述面部视频数据对应时间范围内的生理数据,根据所述生理数据和所述面部视频数据确定情绪数据;
根据所述生理数据和所述面部视频数据确定情绪数据之后,还包括:对所述情绪数据进行预定处理,以得到情绪识别算法的基准数据,包括:对所述脑电数据运用独立成分分析方式去除干扰伪迹,以得到基准脑电数据;
分别提取所述生理电数据、所述眼动数据的统计学特征,以得到基准生理电数据和基准眼动数据;
采用预训练的神经网络模型对所述面部视频数据进行特征提取,并采用预定机器学习分类器所述面部视频数据进行分类,以得到基准面部视频数据;
根据所述基准脑电数据、所述基准生理电数据、所述基准眼动数据、所述基准面部视频数据生成所述情绪识别算法的基准数据。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于视频刺激材料诱发微表情并同步获取被测试体的生理数据及记录面部表情的面部视频之前,还包括:在未播放视频刺激材料之前,获取被测试体的生理数据及记录面部表情的面部视频。
3.如权利要求1至2中任一项所述的方法,其特征在于,获取起始帧与结束帧之间的面部视频数据之前,还包括:对所述面部视频中的人脸进行面部运动单元标注。
4.一种情绪数据的获取装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于基于视频刺激材料诱发微表情并同步获取被测试体的生理数据及记录面部表情的面部视频,其中,所述面部视频包括:面部RGB视频和深度视频,所述生理数据至少包括:脑电数据、外周生理电数据、眼动数据;
标注模块,用于在回放所述面部视频和所述视频刺激材料的过程中,接收所述被测试体标注所述面部视频中微表情序列的峰值帧、起始帧与结束帧,并获取起始帧与结束帧之间的面部视频数据;
确定模块,用于获取所述面部视频数据对应时间范围内的生理数据,根据所述生理数据和所述面部视频数据确定情绪数据;
处理模块,用于对所述情绪数据进行预定处理,以得到情绪识别算法的基准数据;
所述处理模块,具体用于:对所述脑电数据运用独立成分分析方式去除干扰伪迹,以得到基准脑电数据;
分别提取所述生理电数据、所述眼动数据的统计学特征,以得到基准生理电数据和基准眼动数据;
采用预训练的神经网络模型对所述面部视频数据进行特征提取,并采用预定机器学习分类器所述面部视频数据进行分类,以得到基准面部视频数据;
根据所述基准脑电数据、所述基准生理电数据、所述基准眼动数据、所述基准面部视频数据生成所述情绪识别算法的基准数据。
5.如权利要求4所述的装置,其特征在于,
所述获取模块,还用于在未播放视频刺激材料之前,获取被测试体的生理数据及记录面部表情的面部视频。
6.如权利要求4至5中任一项所述的装置,其特征在于,所述标注模块,还用于对所述面部视频中的人脸进行面部运动单元标注。
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