[发明专利]情绪识别模型的生成、情绪识别方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种情绪识别模型的生成、情绪识别方法、装置、设备及介质，涉及大数据领域。该方法包括：获取历史滑屏用户在滑屏操作中的历史操作数据和所述历史滑屏用户的历史情绪类别；对历史操作数据进行特征提取，得到历史操作数据的特征参数值；将历史操作数据的特征参数值作为标准识别模型的输入，且将历史滑屏用户的历史情绪类别作为标准识别模型的输出，对标准识别模型进行训练，得到情绪识别模型。通过上述技术方案，可以训练得到情绪识别模型，通过该情绪识别模型可以准确识别滑屏用户的情绪类别，从而根据识别出的用户情绪为用户提供个性化服务，提高用户体验。

技术领域

本发明实施例涉及大数据领域，尤其涉及一种情绪识别模型的生成、情绪识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

如今，终端设备如智能手机、平板电脑等在人们的日常生活中扮演的角色越来越重要，终端设备带来的用户体验成为使用者衡量终端设备的一个关键因素。

目前，已研发出一些终端设备能够从识别用户情绪状态的角度出发，根据识别出的用户情绪相应地为用户提供个性化服务；而能否为用户提供合理的个性化服务，主要取决于用户情绪识别的准确度。目前较为常见的基于面部表情识别情绪的方法，随着环境光线、用户面部与终端设备之间的相对位置等因素的改变，面部表情识别的准确度也会发生改变，即该方法无法保证准确识别用户的面部表情，进而将导致基于面部表情识别出情绪类别并不准确。此外，现有技术中还存在语音情感识别，生理模式识别，文本情感识别等确定用户情绪类别的方法。

但总体来看，这些传统的情绪识别由于使用场景的限制，对用户情绪进行识别的准确度有限，并未真正达到提高用户体验的目的。因此，如何准确识别用户情绪，成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种情绪识别模型的生成、情绪识别方法、装置、设备及介质，以实现准确识别用户情绪，进而根据识别出的用户情绪为用户提供个性化的服务，提升用户体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种情绪识别模型的生成方法，该方法包括：

获取历史滑屏用户在滑屏操作中的历史操作数据和所述历史滑屏用户的历史情绪类别；

对所述历史操作数据进行特征提取，得到所述历史操作数据的特征参数值；

将所述历史操作数据的特征参数值作为标准识别模型的输入，且将所述历史滑屏用户的历史情绪类别作为所述标准识别模型的输出，对所述标准识别模型进行训练，得到情绪识别模型。

第二方面，本发明实施例还提供了一种情绪识别方法，该方法包括：

获取当前滑屏用户在滑屏操作中的当前操作数据；

将所述当前操作数据输入至通过本发明任意实施例所述的情绪识别模型的生成方法生成的情绪识别模型；

获取所述滑屏操作中的当前操作数据对应的当前滑屏用户的情绪。：

第三方面，本发明实施例还提供了一种情绪识别模型的生成装置，该装置包括：

历史数据获取模块，用于获取历史滑屏用户在滑屏操作中的操作数据和所述历史滑屏用户的历史情绪类别；

特征提取模块，用于对所述历史操作数据进行特征提取，得到所述历史操作数据的特征参数值；

模型训练模块，用于将所述历史操作数据的特征参数值作为标准识别模型的输入，且将所述历史滑屏用户的历史情绪类别作为所述标准识别模型的输出，对所述标准识别模型进行训练，得到情绪识别模型。

第四方面，本发明实施例还提供了一种情绪识别装置，该装置包括：

当前数据获取模块，用于获取当前滑屏用户在滑屏操作中的当前操作数据；