[發(fā)明專利]智能用戶參與度評(píng)價(jià)方法、裝置、智能升降桌及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811029580.1
• 申請(qǐng)日: 2018-09-05
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109446880A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉禮新;劉遠(yuǎn)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣州維納斯家居股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06Q10/06;G06Q50/20
• 代理公司: 北京權(quán)智天下知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11638
• 代理人: 王新愛(ài)

1.一種智能用戶參與度評(píng)價(jià)方法，其特征在于，該方法包括：

構(gòu)建訓(xùn)練圖像集，在預(yù)處理階段將訓(xùn)練圖像集中每幅人臉表情分為眉角區(qū)域、嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域；

對(duì)訓(xùn)練圖像集中的圖像進(jìn)行特征提取和特征分解，獲得眉角區(qū)域、嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域?qū)?yīng)的表情特征模型；

設(shè)置于智能升降桌上的圖像采集模塊采集人臉圖像；

對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行光照補(bǔ)償；

對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)，定位出人臉圖像中人臉區(qū)域；

獲取人臉區(qū)域中眉角區(qū)域、嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域的標(biāo)定點(diǎn)的灰度輪廓模型；

將所述灰度輪廓模型與訓(xùn)練圖像集中眉角區(qū)域、嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域?qū)?yīng)的表情特征模型進(jìn)行匹配，確定用戶的人臉表情狀態(tài)；

根據(jù)人臉表情狀態(tài)判斷用戶參與度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)訓(xùn)練圖像集中的圖像進(jìn)行特征提取和特征分解，獲得眉角區(qū)域、嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域?qū)?yīng)的表情特征模型，具體包括：

對(duì)訓(xùn)練圖像集中的圖像進(jìn)行特征提取和特征分解，根據(jù)統(tǒng)計(jì)形狀模型和局部紋理輪廓模型擬合運(yùn)算獲得眉角區(qū)域、嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域?qū)?yīng)的表情特征模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述設(shè)置于智能升降桌上的圖像采集模塊采集人臉圖像，具體包括：

在會(huì)議、培新或上課開(kāi)始時(shí)，管理員遠(yuǎn)程控制在使用智能升降桌中隱藏的攝像頭自動(dòng)彈出，控制攝像頭啟動(dòng)，實(shí)時(shí)采集人臉圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行光照補(bǔ)償，具體包括：

采用浮點(diǎn)數(shù)表示人臉圖像像素的灰度值，將灰度的動(dòng)態(tài)范圍設(shè)置為若干段，完成對(duì)人臉圖像的光照補(bǔ)償。

5.根據(jù)權(quán)利要求1至4之一所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)人臉表情狀態(tài)判斷用戶參與度，具體包括：

預(yù)先測(cè)試出不同表情對(duì)應(yīng)的用戶參與程度，并將用戶參與程度劃分為若干級(jí)，根據(jù)識(shí)別出的人臉表情狀態(tài)判定用戶參與度所在層級(jí)，并將結(jié)果反饋到服務(wù)器保存。

6.一種智能用戶參與度評(píng)價(jià)裝置，其特征在于，該裝置包括：

訓(xùn)練圖像集構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建訓(xùn)練圖像集，在預(yù)處理階段將訓(xùn)練圖像集中每幅人臉表情分為眉角區(qū)域、嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域；

表情特征模型構(gòu)建模塊，用于對(duì)訓(xùn)練圖像集中的圖像進(jìn)行特征提取和特征分解，獲得眉角區(qū)域、嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域?qū)?yīng)的表情特征模型；

人臉圖像采集模塊，用于通過(guò)設(shè)置于智能升降桌上的圖像采集模塊采集人臉圖像；

光照補(bǔ)償模塊，用于對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行光照補(bǔ)償；

人臉區(qū)域定位模塊，用于對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)，定位出人臉圖像中人臉區(qū)域；

灰度輪廓模型獲取模塊，用于獲取人臉區(qū)域中眉角區(qū)域、嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域的標(biāo)定點(diǎn)的灰度輪廓模型；

匹配模塊，用于將所述灰度輪廓模型與訓(xùn)練圖像集中眉角區(qū)域、嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域?qū)?yīng)的表情特征模型進(jìn)行匹配，確定用戶的人臉表情狀態(tài)；

結(jié)果反饋模塊，用于根據(jù)人臉表情狀態(tài)判斷用戶參與度。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述表情特征模型構(gòu)建模塊具體用于：對(duì)訓(xùn)練圖像集中的圖像進(jìn)行特征提取和特征分解，根據(jù)統(tǒng)計(jì)形狀模型和局部紋理輪廓模型擬合運(yùn)算獲得眉角區(qū)域、嘴巴區(qū)域和眼睛區(qū)域?qū)?yīng)的表情特征模型。

8.根據(jù)權(quán)利要求6或7之一所述的裝置，其特征在于，所述人臉圖像采集模塊具體用于：在會(huì)議、培新或上課開(kāi)始時(shí)，管理員遠(yuǎn)程控制在使用智能升降桌中隱藏的攝像頭自動(dòng)彈出，控制攝像頭啟動(dòng)，實(shí)時(shí)采集人臉圖像。

9.一種智能升降桌，包括：處理器、存儲(chǔ)器以及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-5之一所述的智能用戶參與度評(píng)價(jià)方法。

10.一種包含智能升降桌可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述智能升降桌可執(zhí)行指令在由智能升降桌處理器執(zhí)行時(shí)用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-5之一所述的智能用戶參與度評(píng)價(jià)方法。