[发明专利]基于微表情的用户心理分析方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于微表情的用户心理分析方法，其特征在于，包括：

获取待识别的视频；

从待识别的所述视频中抽取包含有人像画面的至少一个帧图像；

通过预先训练好的微表情识别模型对所述帧图像进行识别，当所述帧图像中包含微表情时，输出对应帧图像中包含的对应微表情的时序子表情；

将所述时序子表情中排在第一位的子表情作为根节点，根据所述根节点匹配对应的决策树，所述决策树的根节点及中间节点表示表情，所述决策树的叶子节点表示心理状态；

将所述时序子表情中剩余的子表情按照对应子表情的时序排位在所述决策树中依次进行匹配；

当排在最末位的子表情与所述决策树中的叶子节点匹配成功时，将对应叶子节点表示的心理状态确定为所述视频中被检测人员的心理状态。

2.根据权利要求1所述的基于微表情的用户心理分析方法，其特征在于，所述从待识别的所述视频中抽取包含有人像画面的至少一个帧图像的步骤具体包括：

识别所述视频中是否包含有人体姿态动画，若是，则截取包含有人体姿态动画的第二视频片段；

获取所述第二视频片段中的至少一个所述帧图像。

3.根据权利要求1所述的基于微表情的用户心理分析方法，其特征在于，所述从待识别的所述视频中抽取包含有人像画面的至少一个帧图像的步骤具体包括：

识别所述帧图像中是否包含有人脸区域，若是，则抽取对应的帧图像。

4.根据权利要求1所述的基于微表情的用户心理分析方法，其特征在于，在所述输出对应帧图像中包含的对应微表情的时序子表情的步骤之后，所述方法还包括：

检测所述微表情是否发生在面部区域；

当对应帧图像中包含的所述微表情发生在面部区域时，截取所述面部区域；

对截取的所述面部区域进行放大处理；

输出包括放大后的所述面部区域的对应帧图像。

5.根据权利要求4所述的基于微表情的用户心理分析方法，其特征在于，在所述对截取的所述面部区域进行放大处理的步骤之后，所述方法还包括：

从所述待识别的视频中截取所述面部区域发生微表情的第三视频片段；

同时输出放大后的所述面部区域的对应帧图像和所述第三视频片段。

6.根据权利要求1所述的基于微表情的用户心理分析方法，其特征在于，训练所述微表情识别模型的步骤包括：

抽取携带有样本标签的样本图片，所述样本标签表示所述样本图片中是否包含有微表情的结果；

将所述样本图片输入至待训练的微表情识别模型，得到所述样本图片中是否包含有微表情的预测结果；

当所述预测结果与所述样本标签中表示的结果不相同时，调节所述微表情识别模型的参数，循环所述抽取携带有样本标签的样本图片至所述调节所述微表情识别模型的参数的步骤，直至所述预测结果与所述样本标签中表示的结果相同时，得到训练好的微表情识别模型。

7.根据权利要求1至6任一项所述的基于微表情的用户心理分析方法，其特征在于，在所述将所述时序子表情中排在第一位的子表情作为根节点，根据所述根节点匹配对应的决策树的步骤之前，所述方法还包括：

接收所述帧图像中包含的对应微表情的时序子表情是否正确的指示；

当接收到的指示为是时，将所述时序子表情中排在第一位的子表情作为根节点，根据所述根节点匹配对应的决策树。