[发明专利]基于表情识别的网点满意度评价方法和装置

权利要求书

1.一种基于表情识别的网点满意度评价方法，其特征在于，包括：

获取各客户进入网点时人脸图像并存入数据库中；

获取一客户的业务办理结束时人脸图像；

根据所述业务办理结束时人脸图像在数据库中进行图像匹配得到所述客户进入网点时人脸图像；

将所述客户的进入网点时人脸图像以及所述业务办理结束时人脸图像分别输入预训练的表情识别模型得到所述客户在进入网点时的人脸表情识别结果以及业务办理结束时的人脸表情识别结果；

根据所述客户在进入网点时的人脸表情识别结果以及业务办理结束时的人脸表情识别结果评价所述客户对网点的满意度。

2.根据权利要求1所述的基于表情识别的网点满意度评价方法，其特征在于，还包括：

分别对所述进入网点时人脸图像以及所述业务办理结束时人脸图像进行预处理。

3.根据权利要求1所述的基于表情识别的网点满意度评价方法，其特征在于，所述预训练的表情识别模型为卷积神经网络模型。

4.根据权利要求3所述的基于表情识别的网点满意度评价方法，其特征在于，还包括：

构建卷积神经网络模型；

采用已知标签的图像样本对所述卷积神经网络模型进行训练得到所述预训练的表情识别模型；

其中，所述已知标签的图像样本中，每个图像样本均包括一个图像和一个标签，该标签表示该图像对应的表情。

5.根据权利要求4所述的基于表情识别的网点满意度评价方法，其特征在于，所述采用已知标签的图像样本对所述卷积神经网络模型进行训练得到所述预训练的表情识别模型，包括：

将每个图像样本中的图像输入所述卷积神经网络模型得到表情识别结果；

将所述表情识别结果与所述图像对应的标签进行比较；

根据比较结果调整卷积神经网络模型的参数，得到所述预训练的表情识别模型。

6.根据权利要求5所述的基于表情识别的网点满意度评价方法，其特征在于，还包括：

采用已知标签的测试样本对所述预训练的表情识别模型进行测试，并将该模型的输出作为测试结果；

基于所述测试结果及所述测试样本对应的已知标签，判断所述预训练的表情识别模型是否符合预设要求；

若是，则将当前模型作为用于表情识别的目标模型；

若否，则对当前模型进行优化和/或应用更新后的训练样本集重新进行模型训练。

7.一种基于表情识别的网点满意度评价装置，其特征在于，包括：

进入网点时人脸图像获取模块，获取各客户进入网点时人脸图像并存入数据库中；

业务办理结束时人脸图像获取模块，获取一客户的业务办理结束时人脸图像；

图像匹配模块，根据所述业务办理结束时人脸图像在数据库中进行图像匹配得到所述客户进入网点时人脸图像；

表情识别模块，将所述进入网点时人脸图像以及所述业务办理结束时人脸图像分别输入预训练的表情识别模型得到所述客户在进入网点时的人脸表情识别结果以及业务办理结束时的人脸表情识别结果；

满意度评价模块，根据所述客户在进入网点时的人脸表情识别结果以及业务办理结束时的人脸表情识别结果评价所述客户对业务服务的满意度。

8.根据权利要求7所述的基于表情识别的网点满意度评价装置，其特征在于，还包括：

预处理模块，分别对所述进入网点时人脸图像以及所述业务办理结束时人脸图像进行预处理。

9.根据权利要求7所述的基于表情识别的网点满意度评价装置，其特征在于，所述预训练的表情识别模型为卷积神经网络模型。