[发明专利]一种基于情绪识别的大数据安防管理平台

权利要求书

1.一种基于情绪识别的大数据安防管理平台，其特征在于，包括：

情绪识别子系统，用于对监控区域内人员的脸部进行特征信息提取并采集监控区域的语音信息，根据采集的脸部特征信息以及语音信息进行情绪分析并获得情绪值；

抓拍子系统，用于抓拍情绪值超过预警值的人脸图像，并记录抓拍时间和地点，并利用人脸识别技术识别被抓拍的人脸身份信息，形成抓拍数据，抓拍数据包括抓拍的人脸图像信息、识别的人脸身份信息、抓拍时间信息以及抓拍地点信息；

服务器，用于检测是否有抓拍子系统传来的抓拍数据，若是，则储存抓拍数据、产生报警信号；

用户端，用于接收抓拍数据以及报警信号，并及时提醒展示给用户。

2.根据权利要求1所述的基于情绪识别的大数据安防管理平台，其特征在于，所述情绪识别子系统包括：

脸部情绪识别装置，用于根据脸部特征信息进行情绪分析并获得脸部情绪值；

语音情绪识别装置，用于根据语音信息进行情绪分析并获得语音情绪值；

比较模块，将获得的脸部情绪值与语言情绪值分别与预设的脸部情绪阈值以及语言情绪阈值进行比较，若脸部情绪值大于预设的脸部情绪阈值和/或语言情绪值大于预设的语言情绪阈值，则发送信号至抓拍子系统。

3.根据权利要求2所述的基于情绪识别的大数据安防管理平台，其特征在于，所述脸部情绪识别装置包括：

第一摄像模块，用于采集监控区域内的面部表情图像；

图像预处理模块，用于对采集的面部表情图像进行剪切处理，去除头发、背景以及轮廓区域，而后对面部表情图像进行尺度归一化和灰度归一化处理，获得纯人脸图像；

表情特征提取模块，用于从获得的纯人脸图像中提取与表情表达相关的关键特征点，关键特征点包括眉毛、眼睛、嘴唇以及下巴，并对关键特征点进行强度分级，生成表情特征图像；

表情情绪判断模块，用于将生成的表情特征图像与数据库中的标准表情图像进行比对分析，以识别生成的表情特征图像的情绪值，即脸部情绪值；其中，数据库中储存的标准表情图像被分类别储存，每一类别对应不同的情绪值，对于标准表情图像，其越接近报警要求，则其所代表的情绪值越大。

4.根据权利要求2所述的基于情绪识别的大数据安防管理平台，其特征在于，所述语音情绪识别装置包括：

语音采集模块，用于采集监控区域内多声源下的混合音频流数据；

语音分离模块，将混合音频流数据分离为各声源对应的单独音频流数据；

音频特征向量提取模块，用于提取单独音频流数据中的语音片段的音频特征向量，其中语音片段对应单独音频流数据中的一段话；

情绪匹配模块，用于将提取的音频特征向量与多个情绪特征模型进行匹配，其中，多个情绪特征模型分别对应多个语音情绪类别，每一语音情绪类别对应不同的情绪值，对于情绪特征模型，其越接近报警要求，则其所代表的情绪值越大；

语音情绪识别模块，将匹配结果为相匹配的情绪特征模型所对应的语音情绪分类作为所述语音片段的情绪分类，该类别所对应的情绪值即为语音情绪值。

5.根据权利要求4所述的基于情绪识别的大数据安防管理平台，其特征在于：多个情绪特征模型通过对包括多个语音情绪类别对应的情绪分类标签的多个预设语音片段各自的音频特征向量进行预学习而建立。

6.根据权利要求5所述的基于情绪识别的大数据安防管理平台，其特征在于，所述预学习的过程包括：将包括多个情绪分类对应的情绪分类标签的多个预设语音片段各自的音频特征向量进行聚类处理，得到预设情绪分类的聚类结果；以及根据所述聚类结果，将每个聚类中的所述预设语音片段的音频特征向量训练为一个所述情绪特征模型。