[发明专利]情绪识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种基于神经网络模型的情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取若干张手指指尖所对应的指尖图像；

将所述指尖图像所对应的格式进行转化，以得到所述指尖图像所对应的PPG信号；

通过预设神经网络模型从所述PPG信号中提取心率特征和心率变异特征；

根据所述心率特征和所述心率变异特征，获取所述PPG信号所对应的情绪状态指数；

根据所述情绪状态指数，及情绪状态指数与情绪状态之间的预设匹配关系，获取所述情绪状态指数所对应的情绪状态。

2.根据权利要求1所述基于神经网络模型的情绪识别方法，其特征在于，所述获取若干张手指指尖所对应的指尖图像的步骤包括：

响应于采集指尖视频的指令，打开移动终端的摄像头的闪光灯；

提示用户通过手指指尖遮挡所述摄像头；

判断所述摄像头是否被所述手指指尖遮挡；

若所述摄像头被所述手指指尖遮挡，通过所述摄像头对所述手指指尖进行录制，以得到指尖视频；

对所述指尖视频进行图像提取以得到指尖图像。

3.根据权利要求1所述基于神经网络模型的情绪识别方法，其特征在于，所述得到所述PPG信号所对应的情绪状态指数的步骤之后，还包括：

获取预设时间段内的所有所述情绪状态指数；

计算所有所述情绪状态指数所对应的情绪状态指数平均值；

所述根据所述情绪状态指数，及情绪状态指数与情绪状态之间的预设匹配关系，获取所述情绪状态指数所对应的情绪状态的步骤包括：

根据所述情绪状态指数平均值，及情绪状态指数与情绪状态之间的预设匹配关系，获取所述情绪状态指数平均值所对应的情绪状态。

4.根据权利要求3所述基于神经网络模型的情绪识别方法，其特征在于，所述获取所述情绪状态指数平均值所对应的情绪状态的步骤之后，还包括：

将所有所述情绪状态指数绘制成情绪趋势示意图；

将所述情绪趋势示意图和所述情绪状态指数平均值所对应的情绪状态输出以进行情绪状态显示。

5.根据权利要求1-4任一项所述基于神经网络模型的情绪识别方法，其特征在于，所述获取所述情绪状态指数所对应的情绪状态的步骤之后，还包括：

判断所述情绪状态指数是否小于或者等于预设情绪状态指数阈值；

若所述情绪状态指数小于或者等于所述预设情绪状态指数阈值，输出预设情绪引导提示；

判断是否接收到用户同意进行情绪引导的操作所对应的指令；

若接收到所述用户同意进行情绪引导的操作所对应的指令，按照预设情绪引导方式引导用户进行情绪调节。

6.根据权利要求5所述基于神经网络模型的情绪识别方法，其特征在于，所述按照预设情绪引导方式引导用户进行情绪调节的步骤包括：

获取所述情绪状态指数；

根据所述情绪状态指数，获取所述情绪状态指数所对应的预设类型疗愈音乐；

将所述预设类型疗愈音乐与预设正念训练相结合以引导用户进行情绪调节。

7.一种基于神经网络模型的情绪识别装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取若干张手指指尖所对应的指尖图像；

转化单元，用于将所述指尖图像所对应的格式进行转化，以得到所述指尖图像所对应的PPG信号；

提取单元，用于通过预设神经网络模型从所述PPG信号中提取心率特征和心率变异特征；

第二获取单元，用于根据所述心率特征和所述心率变异特征，获取所述PPG信号所对应的情绪状态指数；

第三获取单元，用于根据所述情绪状态指数，及情绪状态指数与情绪状态之间的预设匹配关系，获取所述情绪状态指数所对应的情绪状态。