[发明专利]基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，其特征在于，所述基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法包括以下步骤：

步骤一，通过面部图像采集模块利用摄像器采集受测者的面部图像；通过身份信息采集模块采集受测者的姓名、年龄、学历、工作等信息；

步骤二，主控模块通过图像特征提取模块利用图像提取程序获取步骤一得到的受测者面部图像；并对获得的面部图像进行预处理操作，即将面部图像转换为灰度图像；

步骤三，处理步骤二得到的灰度图像，提取面部图像特征；通过面部表情识别模块利用识别程序根据提取到的面部图像特征识别面部表情；同时通过心理评测模块利用评测程序获取包括受测者的姓名与头像画面的基本信息、情绪信息以及位置信息；建立完善的心理测评问卷数据库，并针对不同测试目的生成不同的测评问卷，对受测者进行问卷测试，并根据测试结果生成相应的问卷测评分析报告；

步骤四，针对步骤三得到的问卷测评分析报告的数据，对受测者进行基本信息的获取，基于受测者的性别、年龄段、心理、智力、认知及其他相关信息建立心理评测模型，并利用建立的心理评测模型内进行心理评测；

步骤五，基于步骤四得到的心理评测模型生成不同的虚拟设定场景，并根据问卷测评分析报告对受测者进行场景的匹配，并进行心理测试，对受测者视线进行追踪，采集受测者的眼动数据，同时监测其生理指标的数据变化，并导入测试系统中生成相应的眼动数据与生理指标测试数据曲线；

步骤六，通过性格预测模块获取步骤一得到的受测者的相关信息以及脸部图像，同时利用预测程序获取受测者的即时生理信息、心理信息、智力信息、认知信息；

步骤七，将获取到的受测者脸部图像信息输入预先训练的基于卷积神经网络的第一性格评判模型，通过所述第一性格评判模型抽取所述受测者脸图片的特征图，并根据所述特征图以及预设的特征图与性格维度的对应关系得到所述受测者脸图片对应的第一性格评判结果；

步骤八，获取步骤三中提取的受测者面部特征向量，根据所述面部特征向量以及预设的面部特征维度集合与性格维度的对应关系确定所述受测者脸图片对应的第二性格评判结果；将第一性格评判结果及第二性格评判结果进行融合处理，得到性格预测结果；

步骤九，基于步骤八得到的性格预测结果，通过分析模块利用分析程序对受测者的性格进行综合分析；同时通过显示模块利用显示器显示采集的受测者面部图像、身份信息、表情识别结果、心理评测结果、性格预测结果、综合分析结果。

2.如权利要求1所述基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，其特征在于，步骤三中，所述问卷测试包括社会适应能力测试、心理健康状态测试、抗压能力测试、智力测试、自我意识测试、气质测试、情绪测试。

3.如权利要求1所述基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，其特征在于，步骤五中，所述视线追踪包括：采用红外摄像捕捉的方式进行瞳孔图像的获取和分析。

4.如权利要求1所述基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，其特征在于，所述步骤五还包括：

(3.1)获取皮肤电反应数据，并基于虚拟设定场景生成相应的变化曲线；获取脑电波变化数据，并基于虚拟设定场景生成相应的变化曲线；获取胸腹呼吸频率数据，并基于虚拟设定场景生成相应的变化曲线；获取脉搏跳动频率、血压变化数据，并基于虚拟设定场景生成相应的变化曲线；

(3.2)将眼动数据与生理指标测试数据曲线导入测试系统中进行分析，生成综合测评报告，并对心理评测中的不良心理状态生成解决方案。

5.如权利要求1所述基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，其特征在于，步骤七中，所述第一性格评判模型的训练方法包括：

获取多个试验者的受测者脸图片及其性格属性，并依据各个性格属性对相应的受测者脸图片进行标注，得到样本数据，其中，所述性格属性包括所述试验者在多个性格维度上的分值；

将所述样本数据作为训练集，输入第一卷积神经网络；

通过损失函数计算所述第一卷积神经网络的输出结果与预先标注的性格属性的差异值；

若所述差异值大于预设的期望值，则采用优化算法优化所述第一卷积神经网络的权重参数；

继续利用所述训练集训练优化后的第一卷积神经网络，直到通过损失函数计算得到的差异值收敛。