[發(fā)明專利]基于移動(dòng)智能終端傳感器設(shè)備的情緒識(shí)別方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010742205.2
• 申請(qǐng)日: 2020-07-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111931616A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-11-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李修建;董洛兵;衣文軍;何施俊;朱炬波;朱夢(mèng)均;劉吉英;董朝華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍國(guó)防科技大學(xué);西安電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;A61B5/00;A61B5/16
• 代理公司: 長(zhǎng)沙國(guó)科天河知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 43225
• 代理人: 段盼姣

本發(fā)明提出了一種基于移動(dòng)智能終端傳感器設(shè)備的情緒識(shí)別方法及系統(tǒng)，通過(guò)移動(dòng)智能終端上的各傳感器采集不同情緒類別下的原始傳感器數(shù)據(jù)，作為訓(xùn)練樣本，并標(biāo)注各訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)情緒類別；從預(yù)處理后的各傳感器數(shù)據(jù)中分別提取特征，得到不同情緒類別下的各訓(xùn)練樣本所對(duì)應(yīng)的特征向量，構(gòu)建訓(xùn)練集；基于訓(xùn)練集得到最終的情緒識(shí)別分類器；利用情緒識(shí)別分類器對(duì)移動(dòng)智能終端上的各傳感器實(shí)時(shí)采集的原始傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲得情緒預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明充分地利用了移動(dòng)智能終端所采集的傳感器數(shù)據(jù)的多維度性和采集方式的低參與性、便捷性，在情緒識(shí)別分類器下，得到一個(gè)較好的情緒識(shí)別預(yù)測(cè)結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于情緒識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種移動(dòng)智能終端設(shè)備下的情緒識(shí)別方法，可用于情緒識(shí)別、心理診療等領(lǐng)域。

背景技術(shù)

目前情緒識(shí)別已經(jīng)發(fā)展地十分完善，但是大多應(yīng)用分布在語(yǔ)義識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、面部表情識(shí)別等方面，在移動(dòng)群體感知技術(shù)方面的應(yīng)用還十分匱乏。

由于互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展再加上能夠搭載各類傳感器的移動(dòng)智能終端設(shè)備的廣泛普及，移動(dòng)感知技術(shù)正在變得越來(lái)越成熟。它通過(guò)人們隨身攜帶的移動(dòng)智能終端設(shè)備上搭載的傳感器來(lái)獲取人及周邊的環(huán)境信息，并且將相關(guān)信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)上傳至服務(wù)器后臺(tái)，將信息數(shù)據(jù)在服務(wù)端進(jìn)行分析處理，從而向用戶提供可靠便捷的服務(wù)。因此總的來(lái)說(shuō)，移動(dòng)感知技術(shù)讓所有用戶都能借助身邊的便攜式移動(dòng)設(shè)備感知周圍信息，并且借此為人類提供更好的服務(wù)。

基于移動(dòng)智能終端設(shè)備的移動(dòng)感知技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)如下：移動(dòng)智能終端設(shè)備基本上都搭載了各式各樣的傳感器，如加速度、方向、光線、溫度、GPS等等，與其他以往的舊有設(shè)備相比，如PC電腦、服務(wù)器等等，移動(dòng)智能終端設(shè)備具有其天生的無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)：即移動(dòng)智能終端設(shè)備可以利用其自身具有的各種類型的傳感器，在任意的時(shí)間和地點(diǎn)都可以方便地感知人及周邊環(huán)境信息，這也就意味著人們可以更加快捷方便地獲取自身及周邊情況的相關(guān)信息，從而達(dá)到更好地為人們提供所需服務(wù)的目的。

并且，由于大量的無(wú)處不在的移動(dòng)智能終端設(shè)備的特性，移動(dòng)感知技術(shù)能夠采集大量的實(shí)時(shí)的多維度數(shù)據(jù)，來(lái)克服單個(gè)感知終端的少量的低精度的數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)，不僅擴(kuò)充了數(shù)據(jù)的維度，也增大了數(shù)據(jù)量，豐富了算法的學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本庫(kù)。

而文本、面部表情、語(yǔ)音類的情緒分析，市場(chǎng)上已經(jīng)有了成熟的發(fā)展，而對(duì)于移動(dòng)智能終端設(shè)備上其他數(shù)據(jù)形式的情緒分析，特別是針對(duì)手機(jī)移動(dòng)端的諸多數(shù)據(jù)信息衍生出來(lái)的情緒分析方法和工具，市面上暫時(shí)還沒(méi)有特別成熟的研究成果與應(yīng)用。在移動(dòng)智能終端快速發(fā)展的今天，移動(dòng)智能終端上攜帶的傳感器越來(lái)越多，這也就意味著我們通過(guò)移動(dòng)智能終端能夠感知到用戶及周圍環(huán)境的信息越來(lái)越多，通過(guò)感知大量的用戶及周圍環(huán)境信息，并且對(duì)這些信息進(jìn)行整合分析，可以在信息維度以及信息量上發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，從而能夠得到更好的情緒識(shí)別結(jié)果。而且，相較于視頻/語(yǔ)音/文本等主動(dòng)輸入式的情緒識(shí)別場(chǎng)景，用戶更需要在低參與性非干擾式場(chǎng)景下的情緒診斷，基于移動(dòng)智能終端傳感器信息數(shù)據(jù)的收集在非打擾的情況下更容易得到用戶的青睞。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于移動(dòng)智能終端傳感器設(shè)備的情緒識(shí)別方法及系統(tǒng)，用于在低參與性非干擾式場(chǎng)景下，獲取多維度傳感器設(shè)備信息數(shù)據(jù)，對(duì)用戶進(jìn)行實(shí)時(shí)情緒識(shí)別。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出一種基于移動(dòng)智能終端傳感器設(shè)備的情緒識(shí)別方法，包括：

S1.定義n個(gè)情緒類別，通過(guò)移動(dòng)智能終端上的各傳感器采集不同情緒類別下的原始傳感器數(shù)據(jù)，作為訓(xùn)練樣本，并標(biāo)注各訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)情緒類別；

S2.對(duì)各傳感器采集到的原始傳感器數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理；從預(yù)處理后的各傳感器數(shù)據(jù)中分別提取特征，得到不同情緒類別下的各訓(xùn)練樣本所對(duì)應(yīng)的特征向量，構(gòu)建訓(xùn)練集；

S3.基于訓(xùn)練集得到最終的情緒識(shí)別分類器；