[發明專利]基于表情識別的服務滿意度評價方法和裝置

在審

• 申請號: 201910767405.0
• 申請日: 2019-08-20
• 公開（公告）號: CN110472592A
• 公開（公告）日: 2019-11-19
• 發明（設計）人: 巫昌凱;張錦元;周遠俠;寧博
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06Q30/02
• 代理公司: 11127 北京三友知識產權代理有限公司
• 代理人: 孫乳筍;湯在彥<國際申請>=<國際公布>

1.一種基于表情識別的服務滿意度評價方法，其特征在于，包括：

獲取一客戶的業務辦理開始時人臉圖像以及業務辦理結束時人臉圖像；

將所述業務辦理開始時人臉圖像以及所述業務辦理結束時人臉圖像分別輸入預訓練的表情識別模型得到所述客戶在業務辦理開始時的人臉表情識別結果以及業務辦理結束時的人臉表情識別結果；

根據所述客戶在業務辦理開始時的人臉表情識別結果以及業務辦理結束時的人臉表情識別結果評價所述客戶對業務服務的滿意度。

2.根據權利要求1所述的基于表情識別的服務滿意度評價方法，其特征在于，所述業務辦理開始時人臉圖像以及所述業務辦理結束時人臉圖像分別對應一業務關鍵信息；

所述基于表情識別的服務滿意度評價方法還包括：

根據所述客戶對業務服務的滿意度以及對應的業務關鍵信息分析服務質量。

3.根據權利要求1所述的基于表情識別的服務滿意度評價方法，其特征在于，還包括：

分別對所述業務辦理開始時人臉圖像以及所述業務辦理結束時人臉圖像進行預處理。

4.根據權利要求1所述的基于表情識別的服務滿意度評價方法，其特征在于，所述預訓練的表情識別模型為卷積神經網絡模型。

5.根據權利要求4所述的基于表情識別的服務滿意度評價方法，其特征在于，還包括：

構建卷積神經網絡模型；

采用已知標簽的圖像樣本對所述卷積神經網絡模型進行訓練得到所述預訓練的表情識別模型；

其中，所述已知標簽的圖像樣本中，每個圖像樣本均包括一個圖像和一個標簽，該標簽表示該圖像對應的表情。

6.根據權利要求5所述的基于表情識別的服務滿意度評價方法，其特征在于，所述采用已知標簽的圖像樣本對所述卷積神經網絡模型進行訓練得到所述預訓練的表情識別模型，包括：

將每個圖像樣本中的圖像輸入所述卷積神經網絡模型得到表情識別結果；

將所述表情識別結果與所述圖像對應的標簽進行比較；

根據比較結果調整卷積神經網絡模型的參數，得到所述預訓練的表情識別模型。

7.根據權利要求6所述的基于表情識別的服務滿意度評價方法，其特征在于，還包括：

采用已知標簽的測試樣本對所述預訓練的表情識別模型進行測試，并將該模型的輸出作為測試結果；

基于所述測試結果及所述測試樣本對應的已知標簽，判斷所述預訓練的表情識別模型是否符合預設要求；

若是，則將當前模型作為用于表情識別的目標模型；

若否，則對當前模型進行優化和/或應用更新后的訓練樣本集重新進行模型訓練。

8.一種基于表情識別的服務滿意度評價裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，獲取一客戶的業務辦理開始時人臉圖像以及業務辦理結束時人臉圖像；

表情識別模塊，將所述業務辦理開始時人臉圖像以及所述業務辦理結束時人臉圖像分別輸入預訓練的表情識別模型得到所述客戶在業務辦理開始時的人臉表情識別結果以及業務辦理結束時的人臉表情識別結果；

滿意度評價模塊，根據所述客戶在業務辦理開始時的人臉表情識別結果以及業務辦理結束時的人臉表情識別結果評價所述客戶對業務服務的滿意度。

9.根據權利要求8所述的基于表情識別的服務滿意度評價裝置，其特征在于，所述業務辦理開始時人臉圖像以及所述業務辦理結束時人臉圖像分別對應一業務關鍵信息；

所述基于表情識別的服務滿意度評價裝置還包括：

服務質量評價模塊，根據所述客戶對業務服務的滿意度以及對應的業務關鍵信息分析服務質量。

10.根據權利要求8所述的基于表情識別的服務滿意度評價裝置，其特征在于，還包括：

預處理模塊，分別對所述業務辦理開始時人臉圖像以及所述業務辦理結束時人臉圖像進行預處理。