[发明专利]一种用于情感识别的方法、装置及可穿戴产品

说明书

本发明涉及可穿戴技术领域，具体公开了一种用于情感识别的方法，其中，所述用于情感识别的方法包括：获取情绪表情图像；对所述情绪表情图像进行处理，获得情绪表情图像中的情绪表情；将所述情绪表情图像中的情绪表情与预存的情绪表情包中的情绪表情进行对比，得到情绪判断结果；将所述情绪判断结果发送至上位机进行显示。本发明还公开了一种用于情感识别的装置及可穿戴产品。本发明提供的用于情感识别的方法通过对情绪表情图像进行处理，得到情绪判断结果，上位机上显示情绪判断结果可以很好的帮助患有自闭症等认知障碍的人群认知、理解他人的情绪。

技术领域

本发明涉及可穿戴技术领域，尤其涉及一种用于情感识别的方法、用于情感识别的装置及包括该用于情感识别的装置的可穿戴产品。

背景技术

近年来，随着人工智能的发展，其深度学习、情感计算和自适应等技术也纷纷涌现。其中，深度学习在自然语言处理方面，基于海量数据的统计来构建人工神经网络则是一个新的前景，通过大量数据的导入，可能会使人工智能越来越接近正常人类，包括情绪的解读、并极有可能做出与人类相同的反应。情感计算基于海量数据可使机器通过识别面部表情特征（包括局部纹理特征）、人体的姿势特征、说话时的语音语调、皮肤电反应、呼吸、心律、体温、脑电波等，进而像人类一样识别出相关情绪。

而如今，人们对情感化设计的要求已不仅仅停留于外观方面包括材质、色彩、形态等，更要求一种精神的沟通，甚至希望人工智能能与他们之间有情感交流。让机器不再是冷冰冰的，甚至能“理解”人类的情感，并像人类对待自己的同伴一样做出相应的反馈是人类共同的愿景。尤其针对患有自闭症、阿斯伯格症、人格障碍、述情障碍、脑微出血、血管性认知障碍伴随情感障碍等其他难以认知他人情绪的人群，能够辅助其认知他人情绪的工具显得至关重要。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种用于情感识别的方法、用于情感识别的装置及包括该用于情感识别的装置的可穿戴产品，以解决现有技术中的问题。

作为本发明的第一个方面，提供一种用于情感识别的方法，其中，所述用于情感识别的方法包括：

获取情绪表情图像；

对所述情绪表情图像进行处理，获得情绪表情图像中的情绪表情；

将所述情绪表情图像中的情绪表情与预存的情绪表情包中的情绪表情进行对比，得到情绪判断结果；

将所述情绪判断结果发送至上位机进行显示。

优选地，所述对所述情绪表情图像进行处理，获得情绪表情图中的情绪表情包括：

对所述情绪表情图像进行特征提取，获得情绪表情图像中的情绪表情。

优选地，所述对所述情绪表情图像进行特征提取包括基于VGGNet的深度学习算法对所述情绪表情图像进行特征提取。

优选地，所述预存的情绪表情包中的情绪表情包括愉悦、悲伤、愤怒、厌恶、诧异、恐惧和轻蔑。

作为本发明的第二个方面，提供一种用于情感识别的装置，其中，所述用于情感识别的装置包括：

获取模块，所述获取模块用于获取情绪表情图像；

处理模块，所述处理模块用于对所述情绪表情图像进行处理，获得情绪表情图像中的情绪表情；

对比模块，所述对比模块用于将所述情绪表情图像中的情绪表情与预存的情绪表情包中的情绪表情进行对比，得到情绪判断结果；

输出模块，所述输出模块用于将所述情绪判断结果发送至上位机进行显示。