CN103024521A - 节目筛选方法、系统及具有该系统的电视 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种具有情绪识别功能的节目筛选方法，包括以下几个步骤：采集用户脸部特征信息及语音信息；将所采集的用户脸部特征信息及语音信息与预置的历史情绪对比数据库对比判断用户的情绪类别；根据所述用户的情绪类别，筛选出对应当前用户情绪类别的节目信息。本发明还公开了一种具有情绪识别功能的节目筛选系统及具有该系统的电视。本发明的节目筛选方法通过采集用户的脸部特征信息和语音信息后与预置的历史情绪对比数据库对比后判断用户当前的情绪类别，最后筛选出与之相对应的历史观看的电视节目和网络影视节目，如此，在无需用户操作的前提下选择了符合用户当时情绪的电视节目和网络影视节目，节省了用户筛选节目的时间。

Description

节目筛选方法、系统及具有该系统的电视

技术领域

本发明涉及一种电视机领域，尤其涉及一种节目的筛选方法、系统及具有该系统的电视。

背景技术

随着智能控制技术和信息技术的飞速发展，为家电的自动化和智能化提供了可能。其中智能电视机已经广泛地进入到百姓的生活中，然而目前还有很多用户的需求无法得到支持。

例如，随着电视节目日益增多，网络影视节目日益丰富，对于用户来说，在传统的遥控操作下，用数字键或节目菜单的方式从众多的电视节目和网络影视节目中选出当前最想观看的类别变得比较困难。因此，亟需一种能够快速筛选出用户所需要观看的节目的方法。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种具有情绪识别功能的节目筛选方法、系统及具有该系统的电视，能够通过采集用户的面部信息和语音信息后判断用户当前的情绪值，并筛选出与之相符的电视节目和网络影视节目以供用户选择，如此，在无需用户操作的前提下选择了符合用户当时情绪的电视节目和网络影视节目，增强了用户的体验度。

为实现上述目的，本发明提供一种具有情绪识别功能的节目筛选方法，

包括以下步骤：采集用户脸部特征信息及语音信息；将所采集的用户脸部特征信息及语音信息与预置的历史情绪对比数据库对比判断用户的情绪类别；根据所述用户的情绪类别，筛选出对应当前用户情绪类别的节目信息。

优选的，所述采集用户脸部特征信息及语音信息包括：对进入拍摄范围的用户脸部进行锁定，并进行拍摄；对所拍摄的图片进行特征提取，采集脸部特征信息；调用预置的历史情绪对比数据库中的提问信息与用户对话并采集用户的语音信息。

优选的，将所采集的用户脸部特征信息及语音信息与预置的历史情绪对比数据库对比判断用户的情绪类别包括：将所采集的用户脸部特征信息与预置的历史情绪对比数据库进行对比，获得第一情绪类别；将所采集的用户语音信息与预置的历史情绪对比数据库进行对比，获得第二情绪类别；判断第一情绪类别与第二情绪类别是否一致，若是则根据第一情绪类别，判断用户的情绪类别；若否，根据第一情绪类别及第二情绪类别对应的情绪值进行加权计算，获得加权情绪值，并根据该加权情绪值，判断用户的情绪类别。

优选地，所述用户的情绪类别分为“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”，且每个情绪类别对应一个情绪值，其中，“喜”的情绪值为5，“乐”的情绪值为4，“无表情”的情绪值为3，“哀”的情绪值为2，“怒”的情绪值为1。

优选的，所述预置的历史情绪对比数据库包括：面部情绪对比数据库，用于存储历史采集的用户脸部表情信息；语音情绪对比数据库，用于存储对用户进行提问的信息以及历史采集的用户情绪的词语信息和语调信息；节目信息数据库，用于存储历史采集的用户观看的节目信息。

优选的，所述节目信息包括：电视节目信息及网络影视节目信息。

本发明进一步提供一种具有情绪识别功能的节目筛选系统，包括：采集模块，用于采集用户脸部特征信息及语音信息；情绪判断模块，用于将所采集的用户脸部特征信息及语音信息与预置的历史情绪对比数据库对比判断用户的情绪类别；节目筛选模块，用于根据所述用户的情绪类别，筛选出对应当前用户情绪类别的节目信息。

优选的，所述采集模块包括：脸部特征获取单元，用于对进入拍摄范围的用户面部进行锁定，进行拍摄，对所拍摄的图片进行特征提取，采集脸部特征信息；语气信息获取单元，用于调用预置的历史情绪对比数据库中的提问信息与用户对话并采集用户的语音信息。

优选的，所述情绪判断模块包括：情绪值计算单元，用于将所采集的用户脸部特征信息与预置的历史情绪对比数据库进行对比，获得对应所述第一情绪类别对应的情绪值；将所采集的语音信息与预置的历史情绪对比数据库进行对比，获得第二情绪类别对应的情绪值；情绪类别判断单元，用于判断第一情绪类别与第二情绪类别是否一致；若是则根据第一情绪类别，判断用户的情绪类别；若否则根据第一情绪类别对应的情绪值及第二情绪类别对应的情绪值进行加权计算，获得加权情绪值，并根据该加权情绪值，判断用户的情绪类别。

优选地，所述用户的情绪类别分为“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”，且每个情绪类别对应一个情绪值，其中，“喜”的情绪值为5，“乐”的情绪值为4，“无表情”的情绪值为3，“哀”的情绪值为2，“怒”的情绪值为1。

优选的，所述预置的历史情绪对比数据库包括：面部情绪对比数据库，用于存储历史采集的用户脸部表情特征信息；语音情绪对比数据库，用于存储对用户进行提问的信息以及历史采集的用于对比用户情绪的词语信息和语调信息；节目信息数据库，用于存储历史采集的用户观看的节目信息。

本发明进一步提供一种电视，该电视包括一种具有情绪识别功能的节目筛选系统，该节目筛选系统包括采集模块、情绪判断模块和节目筛选模块，所述采集模块用于采集用户特征信息，所述情绪判断模块用于将所采集的用户特征信息与预置的历史情绪对比数据库对比判断用户的情绪类别，所述节目筛选模块用于根据所述用户的情绪类别，筛选出对应当前用户情绪类别的节目信息。

本发明所提供的节目筛选方法，通过采集用户的脸部特征信息和语音信息并与预置的历史情绪对比数据库对比后判断用户当前的情绪类别，最后筛选出与用户当前的情绪类别相对应的历史观看的电视节目和网络影视节目以供用户选择，如此，在无需用户操作的前提下选择了符合用户当时情绪的电视节目和网络影视节目，节省了用户筛选节目的时间。

附图说明

图1为本发明较佳实施方式节目筛选方法的流程图；

图2为本发明较佳实施方式节目筛选方法具体应用实施例流程图；

图3为本发明较佳实施方式节目筛选系统的模块示意图；

图4为图3所示的节目筛选系统的采集模块的示意图；

图5为图3所示的节目筛选系统的情绪判断模块的示意图；

图6为图3所示的节目筛选系统的用户选择单元的示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种具有情绪识别功能的节目筛选方法，请参考图1，图1为本发明较佳实施方式节目筛选方法的流程图，该节目筛选方法包括以下步骤：

在步骤S100中，采集用户脸部特征信息及语音信息。在一些实施例中，采集用户的面部情绪信息和语音情绪信息。例如，当用户开启电子设备，摄像头启动并在其拍摄范围内自行捕捉用户后锁定其面部，连续拍摄几张照片，从照片中提取用户的额头、眼角、嘴角和面容等面部特征信息；再调取语音情绪数据库中的问题并发问，并采集用户语调信息和语气用词。例如，提取问题并通过发音单元进行发问，如“你今天开心么？”或“今天心情怎么样？”等，同时开始录音。最后提取录音中的声音的语调信息和语气用词。

在步骤S200中，将所采集的用户脸部特征信息及语音信息与预置的历史情绪对比数据库对比判断用户的情绪类别。在一些实施例中，用户的情绪类别分为“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”，且各情绪分类设置相应的情绪值，其中，“喜”的情绪值为5，“乐”的情绪值为4，“无表情”的情绪值为3，“哀”的情绪值为2，“怒”的情绪值为1。在一些实施例中，将采集的用户面部情绪信息与预置的历史情绪对比数据库对比获得第一情绪类别及其对应的情绪值，将采集到的用户语音情绪信息与预置的历史情绪对比数据库对比获得第二情绪类别及其对应的情绪值。最后，结合第一情绪类别和第二情绪类别分别对应的情绪值判断用户当前的情绪类别。在一些实施例中，若获得的第一情绪类别和第二情绪类别一致，则以第一情绪类别为基准；若不一致，则运用加权的方式计算第一情绪类别及第二情绪类别对应的情绪值，进而判断用户的情绪类别。

可以理解，在一些实施例中，可通过洗牌算法从语音情绪对比数据库中随机提取一个问题。

在步骤S300中，根据所述用户的情绪类别，筛选出对应当前用户情绪类别的节目信息。在一些实施例中，判断出用户的情绪类别为喜，则从节目信息数据库中调取历史上用户在喜的状态下常看的节目。例如，《天天向上》。

以下将通过一具体的应用实施例对本发明的节目筛选方法做进一步详细的说明，在该具体实施例中，节目筛选的启动从用户打开电子设备开始。如图2所示，图2为本发明较佳实施方式节目筛选方法具体应用实施例流程图。该节目筛选方法包括：

在步骤S11中，摄像头锁定用户面部并拍摄照片。在一些实施例中，摄像头锁定用户的额头、眼角、嘴角和面容。

在步骤S12中，判断照片是否拍摄成功。如果拍摄的照片不清晰则转回到步骤S11。如果拍摄清晰，则进入步骤S13。

可以理解，在一些实施例中，摄像头每隔一段时间再次对用户面部进行拍摄。

在步骤S13中，提取额头、嘴角、眼角和面容等面部特征并对用户情绪进行初步归类。在一些实施例中，拍摄用户的额头皱纹信息、嘴角的弯曲信息、眼角的弯曲和皱纹信息及面容等信息。从拍摄的照片中提取出来并与情绪对比数据库对比后对其进行初步的归类。在一些实施例中，情绪对比数据库至少具有一个面部情绪对比数据库、一个语音情绪对比数据库、一个类别判定数据库和一个节目信息数据库。在一些实施例中，面部情绪对比数据库按性别分为男和女两大类情绪，每个大类别中又按年龄阶段分为儿童、少年、青少年、青年、壮年、中年和老年的分类别，在每一个分类别中都对应有含有额头、眼角、嘴角和面容等面部特征组合后的面部画面，这些面部画面被分别归类到“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”；语音情绪对比数据库具有按“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”分类的语音问题和与之对应的说话语气信息和反映情绪的词汇；节目信息数据库具有与用户面部情绪信息及语音情绪信息对应的历史观看节目。在一些实施例中，每一个情绪类别至少含有一个语音问题。在不同的实施例中，语音问题可以以不同的形式表达。在一些实施例中，语音问题可通过判断或询问的方式来表达，例如，语音问题可以是“你今天开心么？”或“今天心情怎么样？”等。在一些实施例中，先根据面容信息初步判断用户的性别和年龄阶段。

可以理解，在一些实施例中，语音问题的数量可以设置多个。

在步骤S14中，判断用户的第一情绪类别。根据初步判断的用户性别和年龄阶段将提取的用户额头、嘴角、眼角和面容等面部特征信息与面部情绪对比数据库对比。依据对应性别和年龄阶段中采集的用户历史观看节目时的额头、嘴角、眼角和面容等面部特征信息对用户的第一情绪类别进行判断。如果其中某个情绪类别的面部特征与当前用户的匹配度达到设定值，即判断用户当前为这个情绪类别。在一些实施例中，情绪类别分为“喜”、 “怒”、 “哀”、“乐”和“无表情”，如果提取的用户面部特征信息与面部情绪对比数据库中采集的用户情绪类别为“喜”时观看节目的面部特征信息达到90%或以上的话，可以判断用户当前的情绪类别为“喜”，如果达不到90%的匹配度，则判断出用户当前的情绪类别不是“喜”，同理可判断用户当前的情绪类别是否为“怒”、“哀”、“乐”或“无表情”。在本实施例中，按“喜”、“乐”、“无表情”、“哀”和“怒”的顺序依次判断，如果匹配度达90%以上则确定其为第一情绪类别，并进入步骤S15。

在步骤S15中，接收第一情绪类别并调用语音情绪对比数据库与用户交流。在一些实施例中，语气信息获取单元接收经用户的面部特征判断出的用户的第一情绪类别并开始调用语音情绪对比数据库中语音问题与用户交流。语音问题可以以不同的形式表达。在一些实施例中，语音问题可通过判断或询问的方式来表达，例如，语音问题可以是“你今天开心么？”或“今天心情怎么样？”等。

可以理解，语音情绪对比数据库还可以根据情绪类别分为“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”五个类别，并根据对用户面部判断的情绪类别调取对应情绪类别的问题。

在步骤S16中，抓取用户反映情绪的语音信息，对情绪类别再次进行初步归类。在一些实施例中，将用户的回答录制下来，并对其中反映用户情绪的语调和词语调取出来，与预置的历史情绪对比数据库中用户历史观看的节目时采集的语调和词语对比后对其进行初步归类。在一些实施例中，用户情绪类别分为“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”。例如，当调取“今天想看什么类型的节目？”后，用户不耐烦的回答“随便”，提取其中“不耐烦”的语调和“随便”的词汇，并初步判断用户的性别和年龄阶段。

在步骤S17中，判断用户当前的第二情绪类别。将提取的反映用户情绪的语调及词语与语音情绪对比数据库中采集的用户历史观看节目时反映其情绪的语调和词语信息进行对比。如果其中反映用户当前情绪类别的语调和词语与反映用户历史观看节目中的某个情绪类别的语调和词语的匹配度达到设定值，即判断用户当前的情绪类别为用户历史观看节目的该情绪类别。在一些实施例中，匹配度的设定值为90%，即匹配度达到90%或以上的话可以判断用户当前的第二情绪类别。在一些实施例中，情绪类别分为“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”，如果提取的反映用户情绪的语调及词语与语音情绪对比数据库中采集的用户历史情绪类别为“喜”时观看节目反映其情绪的语调和词语信息进行对比等特征信息达到90%或以上的话，可以判断用户当前的情绪类别为“喜”，如果达不到90%的匹配度则判断出用户当前的情绪类别不是“喜”，同理可判断用户当前的情绪类别是否为“怒”，“哀”、“乐”或“无表情”。在本实施例中，按“喜”、“怒”、“哀”、 “乐”和“无表情”的顺序依次判断，如果匹配度达90%以上则确定其为第二情绪类别，并进入下一步骤。

在步骤S18中，根据判断的第一情绪类别对应的情绪值和第二情绪类别对应的情绪值对用户当前的情绪类别进行评定。在本实施例中，“喜”的情绪值为5，“乐”的情绪值为4，“无表情”的情绪值为3，“哀”的情绪值为2，“怒”的情绪值为1。情绪类别判断单元判断用户的第一情绪类别和第二情绪类别是否相同，若相同，则判断用户当前的情绪类别为第一情绪类别；否则根据第一情绪类别对应的情绪值及第二情绪类别对应的情绪值进行加权计算，获得加权情绪值，并根据该加权情绪值，判断用户的情绪类别。在一些实施例中，第一情绪类别对应的情绪值占60%的加权比重，第二情绪类别对应的情绪值占40%的加权比重。在一些实施例中，第一情绪类别对应的情绪值和第二情绪类别对应的情绪值均为情绪类别“哀”的情绪值，则判断出用户情绪类别为“哀”。

在步骤S19中，筛选节目，在一些实施例中，根据最终评定的用户情绪类别调取与该用户在该情绪类别时历史上爱看的节目。例如，用户当前情绪类别为“哀”，则调取用户在“哀”的情绪类别时常看的节目，如《天天向上》。在本实施例中，节目包括电视节目和网络影视节目。

在步骤S20中，显示筛选出的节目，在一些实施例中，在调取能调节用户当前情绪的类别节目和用户常看的节目后生成菜单选项以供用户选择。在一些实施例中，在显示节目的同时，通过语音提示用户节目准备就绪，等待用户选择确认。

可以理解，在一些实施例中，选择菜单包括不选择的选项以供用户自行搜寻喜爱的节目。

在步骤S21中，根据用户选择播放节目。当用户对选择菜单进行了选择后，播放用户选择的节目。

本发明所提供的节目筛选方法，通过采集用户的面部特征信息和语音信息后判断用户的情绪类别，并在历史情绪对比数据库中筛选出在该情绪类别下用户历史观看的节目。如此，在无需用户操作的前提下选择了符合用户当时情绪的节目，节省了用户筛选节目的时间。

本发明进一步提供了一种具有情绪识别功能的节目筛选系统。

请参照图3，其本发明较佳实施方式的节目筛选系统的模块示意图。在本实施例中，节目筛选系统10可应用于具有节目播放功能的电子设备，如电视机、卡拉ok点歌机或车载影音设备等中，为用户提供符合其当前情绪的节目。在本实施例中，节目筛选系统10包括采集模块100、情绪判断模块200及节目筛选模块300且采集模块100、情绪判断模块200及节目筛选模块300均与历史情绪对比数据库400相连。

节目筛选操作所需的数据包括历史情绪对比数据库400，历史情绪对比数据库400用于存储实现节目筛选操作所需的相应的数据。在一些实施例中，该历史情绪对比数据库400至少具有一个面部情绪对比数据库、一个语音情绪对比数据库及节目信息数据库。

在一些实施例中，面部情绪对比数据库按性别分为男和女两大类情绪，每个大类别中又按年龄阶段分为儿童、少年、青少年、青年、壮年、中年和老年的分类别，在每一个分类别中都对应有含有额头、眼角、嘴角和面容等面部特征组合后的面部画面，这些面部画面被分别归类到“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”。当用户的性别、年龄阶段和当前的面部特征确定后，与面部情绪对比数据库中的面部画面进行对比并判断出与之最接近的情绪类别。

在一些实施例中，语音情绪对比数据库具有按“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”分类的语音问题和与之对应的说话语气信息和反映情绪的词汇。在一些实施例中，每一个情绪分类至少含有一个语音问题。在不同的实施例中，语音问题可以以不同的形式表达。在一些实施例中，语音问题可通过判断或询问的方式来表达，例如，语音问题可以是“你今天开心么？”或“今天心情怎么样？”等。在一些实施例中，语音情绪对比数据库还具有语气数据库和情绪词汇数据库。其中，语气数据库内具有各种语调的音调，用于与用户回答的语调作对比。情绪词汇数据库内包含有各种反映情绪的词汇，用于与用户回答的内容作对比。例如，用户用低沉的声音回答“不开心”，将会与数据库中的“哀”相对应。

可以理解，在一些实施例中，面部情绪对比数据库只按年龄阶段分为儿童、少年、青少年、青年、壮年、中年和老年。然后对每一个年龄阶段的额头、眼角、嘴角和面容等特征组合后形成面部画面，并将这些面部画面被分别归类到“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”。

可以理解的是，在一些实施例中，用户可以自行选择自己当下的心情，节目筛选模块300可以根据用户的选择筛选出对应情绪类别的节目。

情绪判断模块200用于采集用户当前的脸部特征信息和语音信息，调取预置的历史情绪对比数据库400中的符合当前脸部特征信息和语音信息并根据该脸部特征信息和语音信息判断用户当前的情绪类别。

参考图4，图4为图3所示的节目筛选系统的采集模块的示意图。在一些实施例中，采集模块100包括脸部特征获取单元110和语气信息获取单元120。脸部特征获取单元110连接至电子设备开关，用于在电子设备工作后锁定用户并对锁定后的用户进行拍摄，并提取用户的面部照片的额头、眼角、嘴角和面容等脸部特征。语气信息获取单元120与脸部特征获取单元110相连，用于在获得脸部特征后调取语音情绪对比数据库并问用户问题，然后从录制的用户回答问题的内容中的提取语调和语气用词。

在一些实施例中，用户开启电子设备后，摄像头启动并在其拍摄范围内自行捕捉用户后锁定其面部。连续拍摄几张照片，从照片中提取用户的额头、眼角、嘴角和面容等特征信息。

可以理解，在一些实施例中，语气信息获取单元120可通过随机的方式从历史情绪对比数据库400的语音情绪对比数据库中提取问题。具体而言，当语气信息获取单元120接收到脸部特征获取单元110提取完毕的信号后即执行特定的算法，例如在一些实施例中，可采用洗牌算法从历史情绪对比数据库400的语音情绪对比数据库中随即提取一个问题发问。

可以理解，在一些实施例中，可根据照片中用户的额头、眼角、嘴角和面容等特征信息所归属的情绪类别选择对应的问题进行提问。例如，在一些实施例中，当根据拍摄的照片可将其归类到“喜”的类别时，可以调取“今天你高兴么？”类型的问题；当根据拍摄的照片可将其归类到“怒”的类别，此时，可以调取“今天有令你气愤的事情发生么？”。

参考图5，图5为图3所示的节目筛选系统的情绪判断模块200的示意图。在一些实施例中，情绪判断模块200包括情绪值计算单元210和情绪类别判断单元220。情绪值计算单元210用于将所采集的用户脸部特征信息与预置的历史情绪对比数据库400的历史采集的脸部特征信息进行对比，获得第一情绪类别及对应该类别的第一情绪值；将所采集的语音信息与预置在历史情绪对比数据库400中的历史采集的语音信息进行对比，获得第二情绪类别及对应该类别的第二情绪值；在一些实施例中，“喜”的情绪值为5，“乐”的情绪值为4，“无表情”的情绪值为3，“哀”的情绪值为2和“怒”的情绪值为1。情绪类别判断单元220用于判断第一情绪类别与第二情绪类别是否一致；若是，则根据第一情绪类别，判断为用户的情绪类别；否则根据第一情绪值及第二情绪值进行加权计算，获得加权情绪值，并根据该加权情绪值，判断用户的情绪类别。

在一些实施例中，第一情绪类别与第二情绪类别相同。例如，当第一情绪类别与第二情绪类别均为“哀”时，以第一情绪类别“哀”作为用户的情绪类别。在一些实施例中，第一情绪类别与第二情绪类别不相同，则对第一情绪类别对应的情绪值及第二情绪类别对应的情绪值进行加权计算并判断用户的情绪类别。例如，当第一情绪类别为“喜”而与第二情绪类别为“哀”时，对第一情绪类别对应的情绪值及第二情绪类别对应的情绪值进行加权计算。在一些实施例中，采集的用户脸部特征信息判断的结果占60%加权值，采集的用户语音信息判断的结果占40%加权值，用户的情绪类别公式为：第一情绪值×60%＋第二情绪值×40%=用户的情绪值。如果第一情绪值为“喜”对应的情绪值5而第二情绪值为“乐”对应的情绪值4，则用户的当前的情绪值为4.6，大于“喜”和“乐”对应情绪值的平均值4.5，判断用户当前情绪类别为“喜”。

节目筛选模块300包括电视节目筛选单元及网络影视节目筛选单元，电视节目筛选单元接收情绪判断模块200判断的用户情绪类别，并根据用户的情绪类别，筛选出历史上用户在该情绪类别下观看的电视节目信息，网络影音筛选单元同时接收情绪判断模块200判断的用户情绪类别，并根据用户的情绪类别，筛选出历史上用户在该情绪类别下观看的网络影音信息。具体来说，当历史上用户在“哀”的情绪类别下观看了周星驰的《大话西游》，下次当节目筛选系统判断出用户在“哀”的情绪类别时，会调取出关于周星驰的系列电影。

可以理解的是，在一些实施例中，节目筛选模块300还包括用户选择单元500。如图6所示，图6为用户选择单元500的示意图。用户选择单元500包括显示单元510和语音提示单元520，显示单元510用于在筛选出可以调节当前情绪的电视节目和网络影视节目后显示选择和不选择的两个选择菜单，语音提示单元520用于提示用户节目准备就绪，可以进行选择。当节目筛选模块300将电视节目和网络影视节目分类后即跳入用户选择单元500，以便用户选择。

本发明进一步提供一种具有上述节目筛选系统的电视。

本发明所提供的一种具有情绪识别功能的节目筛选系统10，通过设置采集模块100，采集用户特征信息。然后再通过情绪判断模块200将所采集的用户特征信息与预置的历史情绪对比数据库400对比判断用户的情绪类别。节目筛选模块300根据用户的情绪类别筛选出历史上用户在该情绪类别下观看的电视节目信息和网络影音节目信息。如此，在无需用户操作的前提下选择了符合用户当时情绪的电视节目和网络影视节目，为用户带来便利，节省了用户筛选节目的时间。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (12)

1.一种节目筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集用户脸部特征信息及语音信息；

将所采集的用户脸部特征信息及语音信息与预置的历史情绪对比数据库对比判断用户的情绪类别；

根据所述用户的情绪类别，筛选出对应当前用户情绪类别的节目信息。

2.如权利要求1所述的节目筛选方法，其特征在于，所述采集用户脸部特征信息及语音信息包括：

对进入拍摄范围的用户脸部进行锁定，并进行拍摄；

对所拍摄的图片进行特征提取，采集脸部特征信息；

调用预置的历史情绪对比数据库中的提问信息与用户对话并采集用户的语音信息。

3.根据权利要求2所述的节目筛选方法，其特征在于，将所采集的用户脸部特征信息及语音信息与预置的历史情绪对比数据库对比判断用户的情绪类别包括：

将所采集的用户脸部特征信息与预置的历史情绪对比数据库进行对比，获得第一情绪类别；

将所采集的用户语音信息与预置的历史情绪对比数据库进行对比，获得第二情绪类别；

判断第一情绪类别与第二情绪类别是否一致，若是则根据第一情绪类别，判断用户的情绪类别；若否，根据第一情绪类别及第二情绪类别对应的情绪值进行加权计算，获得加权情绪值，并根据该加权情绪值，判断用户的情绪类别。

4.根据权利要求3所述的节目筛选方法，其特征在于，所述用户的情绪类别分为“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”，且每个情绪类别对应一个情绪值，其中，“喜”的情绪值为5，“乐”的情绪值为4，“无表情”的情绪值为3，“哀”的情绪值为2，“怒”的情绪值为1。

5.如权利要求2所述的节目筛选方法，其特征在于，所述预置的历史情绪对比数据库包括：

面部情绪对比数据库，用于存储历史采集的用户脸部表情信息；

语音情绪对比数据库，用于存储对用户进行提问的信息以及历史采集的用户情绪的词语信息和语调信息；

节目信息数据库，用于存储历史采集的用户观看的节目信息。

6.根据权利要求1-5任一项所述的节目筛选方法，其特征在于，所述节目信息包括：电视节目信息及网络影视节目信息。

7.一种具有情绪识别功能的节目筛选系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集用户脸部特征信息及语音信息；

情绪判断模块，用于将所采集的用户脸部特征信息及语音信息与预置的历史情绪对比数据库对比判断用户的情绪类别；

节目筛选模块，用于根据所述用户的情绪类别，筛选出对应当前用户情绪类别的节目信息。

8.如权利要求7所述的节目筛选系统，其特征在于，所述采集模块包括：

脸部特征获取单元，用于对进入拍摄范围的用户面部进行锁定，进行拍摄，对所拍摄的图片进行特征提取，采集脸部特征信息；

语气信息获取单元，用于调用预置的历史情绪对比数据库中的提问信息与用户对话并采集用户的语音信息。

9.如权利要求8所述的节目筛选系统，其特征在于，所述情绪判断模块包括：

情绪值计算单元，用于将所采集的用户脸部特征信息与预置的历史情绪对比数据库进行对比，获得对应所述第一情绪类别对应的情绪值；将所采集的语音信息与预置的历史情绪对比数据库进行对比，获得第二情绪类别对应的情绪值；

情绪类别判断单元，用于判断第一情绪类别与第二情绪类别是否一致；若是则根据第一情绪类别，判断用户的情绪类别；若否则根据第一情绪类别对应的情绪值及第二情绪类别对应的情绪值进行加权计算，获得加权情绪值，并根据该加权情绪值，判断用户的情绪类别。

10.根据权利要求9所述的节目筛选系统，其特征在于，所述用户的情绪类别分为“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“无表情”，且每个情绪类别对应一个情绪值，其中，“喜”的情绪值为5，“乐”的情绪值为4，“无表情”的情绪值为3，“哀”的情绪值为2，“怒”的情绪值为1。

11.如权利要求8所述的节目筛选系统，其特征在于，所述预置的历史情绪对比数据库包括：

面部情绪对比数据库，用于存储历史采集的用户脸部表情特征信息；

语音情绪对比数据库，用于存储对用户进行提问的信息以及历史采集的用于对比用户情绪的词语信息和语调信息；

节目信息数据库，用于存储历史采集的用户观看的节目信息。

12.一种电视，其特征在于，包括如权利要求7-11任一项所述的节目筛选系统。

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