[發(fā)明專利]一種客戶滿意度判別方法及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110488309.X | 申請日: | 2021-05-06 |
| 公開(公告)號: | CN112907306B | 公開(公告)日: | 2022-04-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 蘇琳 | 申請(專利權(quán))人: | 北京惠朗時代科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02;G06Q40/00;G06V10/46;G06V10/762;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 100176 北京市大興區(qū)*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 客戶 滿意 判別 方法 裝置 | ||
1.一種客戶滿意度判別方法,其特征在于,包括如下步驟:
(1)樣本采集:人工選取部分滿意客戶的面部圖像的作為正訓(xùn)練樣本,人工選取部分不滿意客戶的面部圖像的作為負(fù)訓(xùn)練樣本;
(2)多尺度加強(qiáng):對正訓(xùn)練樣本和負(fù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行多尺度圖像加強(qiáng)處理,具體包括采集樣本時同時記錄樣本的客戶身份,并且利用圖像識別技術(shù)識別正訓(xùn)練樣本和負(fù)訓(xùn)練樣本的客戶身份,從而利用記錄客戶身份與圖像識別結(jié)果相比較,得到身份識別錯誤的正訓(xùn)練樣本和負(fù)訓(xùn)練樣本,從而將相似度較高的正訓(xùn)練樣本和負(fù)訓(xùn)練樣本的區(qū)別特征進(jìn)行多尺度加強(qiáng)處理;
(3)多尺度表征:對加強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行多尺度金字塔分解,在不同尺度下提取SIFT特征后融合;
(4)聚類算法判定:輸入經(jīng)過加強(qiáng)和表征的待檢測圖像時,多次挑選的正訓(xùn)練樣本和負(fù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行K-means聚類計算,一半以上次數(shù)被判定客戶滿意圖片,則將所述待檢測圖像最終判定為客戶滿意圖片,否則判定為客戶不滿意圖片;
步驟(4)中,利用K-means聚類算法對其進(jìn)行判別的具體操作步驟如下:
(a)從正訓(xùn)練樣本和負(fù)訓(xùn)練樣本中分別選取任意一個初始聚類中心;
(b)計算每個樣本到各所述聚類中心的距離,將每個樣本歸簇到其距離最近的聚類中心;
(c)對每個簇,以該簇所有樣本的均值作為新的聚類中心;
(d)重復(fù)步驟(c),直到聚類中心不再變化或不再顯著變化;
(e)若待檢測圖像被聚類為正樣本類別,將其判定為客戶滿意圖像;若待檢測圖像被聚類為負(fù)樣本類別,將其判定為客戶不滿意圖像,利用聚類算法的不同分類次數(shù)進(jìn)行多次判斷,得到正訓(xùn)練樣本數(shù)量比負(fù)訓(xùn)練樣本數(shù)量更多表示待檢測圖像為客戶滿意圖像,否則為不滿意圖像,利用聚類算法的不同分類次數(shù)進(jìn)行多次判斷。
2.如權(quán)利要求1所述的一種客戶滿意度判別方法,其特征在于,步驟(4)中,3次挑選正訓(xùn)練樣本和負(fù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行K-means聚類計算,待檢測圖像有2次及以上被判定為客戶滿意圖片,則將其最終判定為客戶滿意圖片,否則判定為客戶不滿意圖片。
3.如權(quán)利要求1所述的一種客戶滿意度判別方法,其特征在于,步驟(4)中,每次挑選不同數(shù)量的一組正訓(xùn)練樣本和負(fù)訓(xùn)練樣本,每組正訓(xùn)練樣本和負(fù)訓(xùn)練樣本的數(shù)量相同。
4.如權(quán)利要求3所述的一種客戶滿意度判別方法,其特征在于,步驟(4)中:第一次挑選100張正訓(xùn)練樣本和100張負(fù)訓(xùn)練樣本,第二次挑選300張正訓(xùn)練樣本和300張負(fù)訓(xùn)練樣本,第3次挑選500張正訓(xùn)練樣本和500張負(fù)訓(xùn)練樣本。
5.如權(quán)利要求4所述的一種客戶滿意度判別方法,其特征在于,步驟(2)多尺度加強(qiáng)處理具體操作步驟如下:利用多個尺度的高斯模糊,再和原圖做減法,獲得不同程度的細(xì)節(jié)信息,然后把這些細(xì)節(jié)信息加權(quán)到原圖中。
6.如權(quán)利要求5所述的一種客戶滿意度判別方法,其特征在于,所述細(xì)節(jié)信息采用SSE圖像算法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)多尺度圖像的細(xì)節(jié)提升。
7.如權(quán)利要求1所述的一種客戶滿意度判別方法,其特征在于,步驟(3)中,所述多尺度表征的具體操作步驟如下:利用SIFT算法對多尺度圖像提取SIFT特征在不同尺度空間上查找特征點(diǎn),并計算出特征點(diǎn)的方向。
8.一種客戶滿意度判別裝置,其特征在于,包括:存儲器,用于存儲一個或多個程序;處理器;當(dāng)所述一個或多個程序被所述處理器執(zhí)行時,實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的方法。
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