一种基于人脸图像的情感健康监控方法及手机

摘要

本发明涉及一种基于人脸图像的情感健康监控方法，该方法包括步骤：自动采集用户的人脸图像，构造人脸图像的特征向量，完成人脸身份验证，人脸情感分类，情感健康预警，和预警信息发送。本发明还公开了一种基于人脸图像的情感健康监控手机，包括：用户手机在用检测模块，手机摄像头控制模块，人脸图像采集模块，人脸图像特征向量构造模块，人脸识别模块，人脸情感分类模块，情感健康预警模块，预警信息发送模块，情感档案管理模块，人脸表情分类模型学模块，人脸识别模型学模块。本发明效果是人脸表情采集更自然，情感健康状态的评价更真实，情感健康的监控更方便，更易使用。

主权项

一种基于人脸图像的情感健康监控方法，其特征在于该方法包括以下步骤：[1]自动采集用户的人脸图像[2]构造人脸图像的特征向量[3]利用人脸识别模型完成用户的身份验证，若身份验证不通过，则结束[4]利用人脸情感分类模型预测用户的情感状态[5]根据情感状态，判断用户情感的健康情况，完成情感健康预警[6]将健康情况，人脸图像的采集时间，和健康预警信息发送到预先指定的设备，完成情感健康的监控。其中人脸识别模型的获取过程包含以下步骤：(a)采集N个人脸图像及其对应的身份类别(b)构造每个人脸图像的特征向量(c)构造训练数据，以人脸图像的特征向量为输入，其对应的身份类别为输出，构成训练样本集合(d)采用训练样本集合，学习人脸识别模型(e)以M倍交叉验证方式选择人脸识别模型的合适参数，进而获得对应参数的人脸识别模型。其中人脸情感分类模型的获取过程包含以下步骤：(a)采集N个人脸图像及其对应的情感类别(b)构造每个人脸图像的特征向量(c)构造训练数据，以人脸图像的特征向量为输入，其对应的情感类别为输出，构成训练样本集合(d)采用训练样本集合，学习人脸情感分类模型(e)以M倍交叉验证方式选择人脸情感分类模型的合适参数，进而获得对应参数的人脸情感分类模型。