[發(fā)明專(zhuān)利]基于表情分析的服務(wù)評(píng)價(jià)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910048303.3
• 申請(qǐng)日: 2019-01-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109858410A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-06-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉慧眾
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳眾鼎專(zhuān)利商標(biāo)代理事務(wù)所(普通合伙) 44325
• 代理人: 黃章輝

1.一種基于表情分析的服務(wù)評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括：

獲取在目標(biāo)業(yè)務(wù)服務(wù)過(guò)程中針對(duì)目標(biāo)客戶(hù)的面部表情錄制的目標(biāo)視頻；

從所述目標(biāo)視頻中提取出各張面部圖片，所述面部圖片包含有所述目標(biāo)客戶(hù)的面部表情；

將各張所述面部圖片作為輸入分別投入至預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型，得到所述深度學(xué)習(xí)模型輸出的、各張所述面部圖片各自對(duì)應(yīng)的面部特征值集合；

針對(duì)每張所述面部圖片，分別計(jì)算所述面部圖片對(duì)應(yīng)的面部特征值集合與各個(gè)預(yù)設(shè)表情分類(lèi)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)特征值集合之間的集合重合度，得到所述面部圖片對(duì)應(yīng)的各個(gè)集合重合度；

針對(duì)每張所述面部圖片，根據(jù)所述面部圖片對(duì)應(yīng)的各個(gè)集合重合度分別確定所述面部圖片的各個(gè)評(píng)分值；

針對(duì)每張所述面部圖片，根據(jù)所述各個(gè)評(píng)分值和各個(gè)預(yù)設(shè)表情分類(lèi)對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)值計(jì)算得到所述面部圖片的表情評(píng)分值；

在計(jì)算得到的各張所述面部圖片各自對(duì)應(yīng)的表情評(píng)分值之后，根據(jù)各個(gè)所述表情評(píng)分值計(jì)算得到評(píng)分均值，作為所述目標(biāo)客戶(hù)對(duì)所述目標(biāo)業(yè)務(wù)服務(wù)過(guò)程的評(píng)分。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于表情分析的服務(wù)評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)以下步驟預(yù)先訓(xùn)練得到：

獲取作為樣本的多張第一面部圖片；

提取所述第一面部圖片上的各個(gè)第一面部特征值，得到所述第一面部圖片的第一面部特征值集合；

將所述第一面部圖片作為輸入投入至深度學(xué)習(xí)模型，得到所述深度學(xué)習(xí)模型的輸出；

以所述輸出作為調(diào)整的目標(biāo)，調(diào)整所述深度學(xué)習(xí)模型中的各個(gè)參數(shù)，以最小化得到的所述輸出與所述第一面部特征值集合之間的誤差；

若所述誤差滿(mǎn)足預(yù)設(shè)條件，則確定當(dāng)前的所述深度學(xué)習(xí)模型為訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于表情分析的服務(wù)評(píng)價(jià)方法，其特征在于，預(yù)設(shè)表情分類(lèi)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)特征值集合通過(guò)以下步驟預(yù)先確定：

獲取屬于所述預(yù)設(shè)表情分類(lèi)的多張第二面部圖片，所述多張第二面部圖片的數(shù)量超過(guò)預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值；

將所述多張第二面部圖片作為輸入分別投入至所述深度學(xué)習(xí)模型，得到所述深度學(xué)習(xí)模型輸出的、所述多張第二面部圖片各自對(duì)應(yīng)的第二面部特征值集合；

對(duì)比得到的多個(gè)所述第二面部特征值集合中的第二面部特征值，從所有所述第二面部特征值中篩選出各個(gè)共同面部特征值，所述共同面部特征值是指所述多張第二面部圖片各自對(duì)應(yīng)的第二面部特征值集合中均存在的第二面部特征值；

將所述各個(gè)共同面部特征值的集合確定為所述預(yù)設(shè)表情分類(lèi)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)特征值集合。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于表情分析的服務(wù)評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述從所述目標(biāo)視頻中提取出各張面部圖片包括：

按照預(yù)設(shè)時(shí)間間隔從所述目標(biāo)視頻的開(kāi)始播放時(shí)間點(diǎn)開(kāi)始等間距地確定出各個(gè)抽幀時(shí)間點(diǎn)；

將所述目標(biāo)視頻中各個(gè)所述抽幀時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的視頻幀抽取出來(lái)，得到各張面部圖片。

5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的基于表情分析的服務(wù)評(píng)價(jià)方法，其特征在于，在根據(jù)各個(gè)所述表情評(píng)分值計(jì)算得到評(píng)分均值，作為所述目標(biāo)客戶(hù)對(duì)所述目標(biāo)業(yè)務(wù)服務(wù)過(guò)程的評(píng)分之后，還包括：

從預(yù)設(shè)的各個(gè)分值區(qū)間中選取出所述評(píng)分均值落入的一個(gè)分值區(qū)間；

根據(jù)預(yù)設(shè)的區(qū)間滿(mǎn)意度對(duì)應(yīng)關(guān)系確定選取出的所述一個(gè)分值區(qū)間對(duì)應(yīng)的客戶(hù)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)，所述區(qū)間滿(mǎn)意度對(duì)應(yīng)關(guān)系記錄了各個(gè)分值區(qū)間與各個(gè)客戶(hù)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

將所述客戶(hù)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)確定為所述目標(biāo)客戶(hù)對(duì)所述目標(biāo)業(yè)務(wù)服務(wù)過(guò)程的最終評(píng)價(jià)。