[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

说明书

本发明公开了一种基于微表情的用户心理分析方法，应用于人工智能技术领域，用于提高基于微表情对用户的心理进行分析的分析结果的准确性。本发明提供的方法包括：获取待识别的视频；从该视频中抽取包含有人像画面的帧图像；通过预先训练好的微表情识别模型对该帧图像进行识别，当该帧图像中包含微表情时，输出对应帧图像中包含的时序子表情；将该时序子表情中排在第一位的子表情作为根节点匹配对应的决策树；将该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该决策树中依次进行匹配；当排在最末位的子表情与该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被检测人员的心理状态。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及基于微表情的用户心理分析方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

微表情识别是人工智能领域的重要领域，微表情对于人类来说这是一种与生俱来的一种神态，是我们无法自控的，对于专业人士来说，微表情就是我们内心的真实写照，真实反应我们自己的内心最真实的想法，对于人工智能来说，微表情识别是人脸识别的一个新的进展，当前各大巨头都在着手研究微表情识别，人生气、高兴、惊讶、说谎都会产生微表情的变化，通过对这些细微表情的变化数据进行提前分析，能快速识别推测出人的内心的真实想法，在公安领域有着很大的应用，能够帮助公安部门更好的进行审讯，检测被监控人的心理活动。

目前对于微表情的研究，已经出现了一些微表情的识别模型，但是目前的微表情识别模型是基于无监督学习得到，在学习和识别的过程中出现错误识别时，用户无法得知，只能看到分析的结果，导致微表情识别模型的识别结果不够准确，最终导致对相应用户的心理分析结果也不准确。

发明内容

本发明实施例提供一种基于微表情的用户心理分析方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决基于微表情对用户的心理进行分析的准确性低的技术问题。

一种基于微表情的用户心理分析方法，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。

一种基于微表情的用户心理分析装置，包括：

视频获取模块，用于获取待识别的视频；

图像抽取模块，用于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；

识别模块，用于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；

第一匹配模块，用于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；

第二匹配模块，用于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；

状态确定模块，用于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。