[发明专利]一种人脸表情分析方法和系统及满意度分析方法和系统

说明书

本发明公开了一种人脸表情分析方法和系统，包括：获取待分析的人脸表情视频片段，并获取视频片段中的图片流；分析图片流中每帧画面的人脸表情指数，确定图片流所对应的人脸表情频谱图；根据人脸表情频谱图，确定人脸在自然状态下所对应的基准线，并基于基准线确定人脸在自然状态下所的自然情绪区域；以自然情绪区域为基准，将人脸表情频谱图划分为对应不同表情的多个情绪区域。本发明还提供了一种人脸表情满意度分析方法和系统。本发明利用了用户表情的完整视频信息，充分考虑了表情的波动，能够确定用户真实的情绪，并能够准确地确定用户的满意度。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，具体而言，涉及一种人脸表情分析方法和系统及满意度分析方法和系统。

背景技术

相关技术中，在进行人脸表情分析时，大多只是根据训练数据以及对应的标注信息训练神经网络模型，把待预测的对象输入训练好的神经网络模型，得到人脸表情分析结果。而人脸表情是波动的，即脸部不会每一秒都一直持续保持着高兴、平静或者愤怒，这使得得到的人脸表情分析结果并不准确。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种人脸表情分析方法和系统及满意度分析方法和系统，利用了用户表情的完整视频信息，充分考虑了表情的波动，能够确定用户真实的情绪，并能够准确地确定用户的满意度。

本发明提供了一种人脸表情分析方法，包括：

S1，获取待分析的人脸表情视频片段，并获取视频片段中的图片流；

S2，分析图片流中每帧画面的人脸表情指数，确定图片流所对应的人脸表情频谱图；

S3，根据所述人脸表情频谱图，确定人脸在自然状态下所对应的基准线，并基于所述基准线确定人脸在自然状态下的自然情绪区域；

S4，以所述自然情绪区域为基准，将人脸表情频谱图划分为对应不同表情的多个情绪区域。

作为本发明进一步的改进，S1中，通过逐帧或固定间隔抽帧或抽取关键帧的方式获取视频片段中的图片流。

作为本发明进一步的改进，获取视频片段中的图片流，包括：将视频片段进行分割，得到多个视频子片段，随机或固定抽取各视频子片段中的至少一帧；

根据抽取的多个画面帧，确定视频片段中的图片流。

作为本发明进一步的改进，所述方法还包括：对所述图片流中的各帧画面进行人脸检测，获取各帧画面中的人脸图像。

作为本发明进一步的改进，S2包括：

S21，将人脸图像划分为多个区域，每个区域内包含用于确定人脸表情指数的多个关键特征点；

S22，针对每帧画面分别确定包含的关键特征点，确定各区域对应的表情分值，并根据各区域对应的表情分值，确定每帧画面的人脸表情指数；

S23，根据所有画面的人脸表情指数获取图片流所对应的人脸表情频谱图。

作为本发明进一步的改进，S21包括：

对所述人脸图像进行人脸特征点识别，得到所述人脸图像的多个特征点；

从所述多个特征点中识别出用于确定人脸表情指数的多个关键特征点；

根据所述多个关键特征点，将人脸划分为多个区域，每个区域内包含用于确定人脸表情指数的多个关键特征点。

作为本发明进一步的改进，S22包括：

确定各区域中关键特征点连线之间的至少一个夹角，并根据所述至少一个夹角，确定各区域对应的表情分值；

确定各区域对应的权重；