[发明专利]一种基于面部表情识别情绪的方法及系统

说明书

本发明涉及情绪识别技术领域，具体公开了一种基于面部表情识别情绪的方法及系统。所述的基于面部表情识别情绪的方法，包含如下步骤：获取某一员工的面部照片；根据面部照片提取该员工的人脸特征，得该员工的人脸特征图谱；将得到的该员工的人脸特征图谱与该员工正常工作状态下的标准人脸特征图谱进行对比；判定员工的情绪是否适合正在进行的工作。本发明所述的方法和系统可以识别每个岗位的员工的情绪是否适合其正在进行的工作，且具有识别快速准确的识别效果。

技术领域

本发明涉及情绪识别技术领域，具体涉及一种用于工厂流水线的基于面部表情识别情绪的方法及系统。

背景技术

情绪是指伴随着认知和意识过程产生的对外界事物的态度，是对客观事物和主体需求之间关系的反应，是以个体的愿望和需要为中介的一种心理活动，在生活中主要表现为喜、怒、哀、乐等几种；而人的上述情绪通过面部表情可以反应出来。随着AI技术的发展，现有的AI技术能够通过面部表情图片提取人脸特征达到识别人们的主要情绪类型。

除了生活外，在工作中，情绪的变化对于工作的影响是十分大的。尤其是在依赖人工的需要精细加工的工业化生产领域，员工的情绪对于产品的合格率有着重要的影响。当员工当天的情绪不对时，依赖其生产的产品合格率会大大降低。尤其是在生产环节较多的产品生产时，其中一个环节的员工情绪不对，导致其加工环节不合格，最终后导致其后面的各个环节再怎么努力也得不到合格的产品。这样一来不合格的产品一方面需要返工，另一方面也增加了原料成本。因而生产过程中员工的情绪不能适应其工作岗位的话，间接的增加了产品的生产成本。因此，对于依赖人工的需要精细加工的生产领域对于识别员工的情绪是否适合当前工作有着重要的作用。当员工当前情绪发生变化时，如果能够及时识别并暂停其手中的工作，可以有效的避免其生产的产品合格率过低。

然而目前并无用于工厂生产流水线的员工情绪自动识别技术。尤其是缺乏用于识别工厂生产流水线员工的情绪是否适合其正在进行的工作的技术。

发明内容

为了克服现有的情绪识别方法不能用于工厂生产流水线来识别员工的情绪是否适合其正在进行的工作的不足，本发明提供一种基于面部表情识别情绪的方法。该方法可用于工厂生产流水线，可以识别每个岗位的员工的情绪是否适合其正在进行的工作。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种基于面部表情识别情绪的方法，包含如下步骤：

获取某一员工的面部照片；

根据面部照片提取该员工的人脸特征，得该员工的人脸特征图谱；

将得到的该员工的人脸特征图谱与该员工正常工作状态下的标准人脸特征图谱进行对比；判定员工的情绪是否适合正在进行的工作。

发明人在研究中发现开发该技术的难点在于：对于某特定的岗位特定的员工，由于常规的喜、怒、哀、乐等情绪判断与提高产品的合格率没有直接关系；不能直接用喜、怒、哀、乐等基本的面部表情来判断员工是否适合正在进行的工作；用喜、怒、哀、乐等基本的面部表情来判断员工是否适正在进行的工作的准确率并不高；因而导致现有的情绪技术并不能用于工厂生产流水线来识别其情绪是否适合当前正在进行的工作。

本发明独创性的通过获取某一员工的面部照片得到该员工的人脸特征图谱，并与该员工正常工作状态下的标准人脸特征图谱进行对比，用于判定员工的情绪是否适合当前正在进行的工作。该方法无需识别某一员工的情绪是否是喜怒哀乐，直接与其正常工作状态下的标准人脸特征图谱进行对比，即可判定员工的情绪是否适合正在进行的工作；该方法由于只需与某一员工的标准特征图谱进行对比，大大提高了识别的准确性和便捷程度。该方法成功的克服了现有的情绪方法不能用于工厂生产流水线来识别员工的情绪是否适合其正在进行的工作的不足，取得了识别快速准确的识别效果。

本发明还提供了一种基于面部表情识别情绪的系统，包含：