[发明专利]食品的检验方法、装置和非易失性计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种食品的检验方法，包括：

获取检验人员在品尝待检验食品时的人脸图像；

根据所述人脸图像，利用机器学习模型，确定所述检验人员对于多种情绪类型的隶属度参数；

根据各隶属度参数，利用检测模型，确定所述检测人员的当前情绪是否与食用合格的所述待检验食品后的样本情绪匹配，以检验所述待检验食品是否合格。

2.根据权利要求1所述的检验方法，还包括：

根据合格样本数据和不合格样本数据的统计特征建立所述检测模型，所述合格样本数据为在食品样本属于合格组的情况下的各隶属度参数样本，所述不合格样本数据为在食品样本属于不合格组的情况下的各隶属度参数样本。

3.根据权利要求2所述的检验方法，其中，所述根据各隶属度参数，利用检测模型，确定所述检测人员的当前情绪是否与食用合格的所述待检验食品后的样本情绪匹配包括：

根据所述各隶属度参数的加权和，检验所述食品是否合格，所述各隶属度参数的权重根据合格样本数据和不合格样本数据的统计特征确定。

4.根据权利要求3所述的检验方法，其中，

所述各隶属度参数的权重根据各合格样本数据的组内统计特征、各不合格样本数据的组内统计特征、各合格样本数据与各不合格样本数据的组间统计特征确定。

5.根据权利要求4所述的检验方法，其中，所述各隶属度参数的权重根据如下步骤确定：

根据各合格样本数据的组内平均值、各不合格样本数据的组内平均值、各合格样本数据与各不合格样本数据的组间平均值，计算组内叉积平方和矩阵；

根据各合格样本数据的组内协方差、各不合格样本数据的组内协方差、各合格样本数据与各不合格样本数据的组间协方差，计算组间叉积平方和矩阵；

根据所述组内叉积平方和矩阵和所述组间叉积平方和矩阵，以各权重为变量，构建目标函数；

求解所述目标函数，确定所述各权重。

6.根据权利要求2-5任一项所述的检验方法，其中，所述根据各隶属度参数，利用检测模型，确定所述检测人员的当前情绪是否与食用合格的所述待检验食品后的样本情绪匹配包括：

根据所述各隶属度参数，利用所述检测模型，确定所述食品的品质参数；

根据所述品质参数与所述合格组的质心和所述不合格组的质心的差异，检验所述食品是否合格。

7.根据权利要求6所述的检验方法，其中，

所述合格组的质心根据各合格样本数据的组内平均值、各合格样本数据与各不合格样本数据的组间平均值确定，

所述不合格组的质心根据各不合格样本数据的组内平均值、各合格样本数据与各不合格样本数据的组间平均值确定。

8.根据权利要求7所述的检验方法，其中，

所述检测模型根据所述各隶属度参数的加权和确定，所述不合格组的质心和所述不合格组的质心根据所述各隶属度参数的权重确定。

9.一种食品的检验装置，包括：

获取单元，用于获取检验人员在品尝所述食品时的人脸图像；

确定单元，用于根据所述人脸图像，利用机器学习模型，确定所述检验人员对于多种情绪类型的隶属度参数；

检验单元，用于根据各隶属度参数，利用检测模型，确定所述检测人员的当前情绪是否与食用合格的所述待检验食品后的样本情绪匹配，以检验所述待检验食品是否合格。

10.一种食品的检验装置，包括：

存储器；和

耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行权利要求1-8任一项所述的食品的检验方法。

11.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的食品的检验方法。