CN110378736B - 通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法 - Google Patents

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Abstract

通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法，涉及游客满意度调查领域。本发明包括搜集人脸表情图像经处理后满足像素分辨率大于72像素/英寸，RGB制式，格式为jpg、png、gif或tif，包括游客人脸五官在内的整个脸部面积占图像面积的40％以上，图像数量不少于1000张；通过软件识别的方法对人脸表情图像进行分析并给每种人脸表情赋分；参加自然资源体验的游客表情分为8种：开心、悲伤、木讷、生气、厌恶、轻蔑、惊讶和恐惧；利用提前训练计算机深度学习所得到的训练模型进行赋分，8种表情分数相加等于100％；评价指标计算。本发明解决了现有方法存在的无法得到准确结果、无法充分反映游客满意度的问题。

Description

通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法
技术领域
本发明涉及游客满意度调查技术领域，具体涉及一种通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法。
背景技术
在当前全球快速城市化的背景之下，中国经济的快速发展使得中国城市居民对亲近自然资源的愿望越来越强烈。自地球诞生之日起，距今大概有40亿年的时间，人类自猿猴进化至今不过300万年的历史，而自第一次工业革命以来人类对社会有了清楚认知的时间不过300年，现代城市居民社会圈子的形成不过100年，因此在整个人类进化过程中所占时间不足万分之一，人类文明社会形成的时间和地球诞生时间相比如白驹过隙。人类的根本生物属性，更适合于自然环境而非城市社会环境。因此，有学者提出即使是生活在现代城市环境中的居民，其身体内的每一个细胞其实更适合在自然资源环境中的生活。因此，现在越来越多的人提倡走进自然、贴近原始。也有大量研究表明，城市居民只要体验十几分钟的森林康养(森林康氧是指在森林轻松的步行过程中，通过听、闻、触、感、嗅、思等身心感官的过程，实现游客充分体验森林经历的氛围，进而给游客身心带来健康养生方面的效果)，就会让身心得到极大的放松和改善。
目前，评价游客在自然资源环境(自然资源是指森林、湿地、大海、草原等天然形成的可以为人类提供各种供给的资源。狭义的自然资源指原始度较高的自然环境载体或称之为景区，广义的自然资源包括城市森林公园，甚至街道、小区的绿化环境载体)中的体验满意度是一个难点。目前全世界所采用的最广泛的方法是填写调查问卷，最近也有新技术尝试通过手机调令数据或热感影响值的方法，通过量化参与自然资源体验(自然资源体验是指游客在自然资源中，以放松、休闲、康养为目的的体验式的经历)的游客人数来分析游客的分布规律、可达性(游客从住所到达自然资源处的便利程度)。但是采用调查问卷的方法不仅费时费力，而且主观性强，除非形成极大规模的数据基础，否则很难得到确凿的结果。而通过手机调令数据或热感影响值的方法只能作为自然资源体验游客的人数的参考，无法充分反映游客对该自然资源的满意度。
发明内容
为了解决现有评价游客对自然资源体验满意度的方法存在的无法得到准确结果、无法充分反映游客满意度的问题，本发明提供一种通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法。
本发明为解决技术问题所采用的技术方案如下：
本发明的一种通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法，包括以下步骤：
步骤一、图像搜集
搜集参加自然资源体验游客的人脸表情图像；
步骤二、图像处理
对人脸表情图像进行筛选和处理以满足以下要求：像素分辨率大于72像素/英寸，RGB制式，格式为jpg、png、gif或tif，包括游客人脸五官在内的整个脸部面积占图像面积的40％以上；满足以上要求的人脸表情图像数量至少1000张；
步骤三、图像分析
通过软件识别的方法对人脸表情图像进行分析并给每种人脸表情赋分；
参加自然资源体验的游客表情分为8种：开心、悲伤、木讷、生气、厌恶、轻蔑、惊讶和恐惧；利用提前训练计算机深度学习所得到的训练模型，将这8种表情分别进行赋分，分数采用百分制形式，8种表情的分数相加等于100％；
步骤四、评价指标计算
根据步骤三所得人脸表情赋分结果计算评价指标，评价指标包括积极情绪指数，积极情绪指数等于开心分数与悲伤分数的差值。
作为优选的实施方式，步骤一中图像搜集的方法如下：
(1)在具有签到地点功能的网页或APP中下载人脸表情图像；
(2)在自然资源场所现场随机拍摄游客人脸表情图像；
(3)在自然资源场所出口和入口处定时拍摄游客人脸表情图像；
(4)邀请多名志愿者在其自然状态下摄取人脸表情图像。
作为更优选的实施方式，所述具有签到地点功能的网页包括微博、博客和论坛；所述具有签到地点功能的APP包括微博、博客和论坛。
作为优选的实施方式，步骤二中，对图像进行筛选和处理以满足的要求中还包括以下要求：一张人脸表情图像中只有一个游客的脸部，并且此张人脸表情图像中必须同时显示游客脸部的眼、眉、鼻、口、耳五官且五官不能被遮挡。
作为优选的实施方式，步骤三中，提前训练计算机深度学习所得到的训练模型的具体构建方法如下：
用于图像分析的模型训练时，要求在社会热点事件期间内全国所有省份的城市森林中搜集无意识的照片至少3万张，然后人工筛选出对应的表情放到八种表情所在的文件中去，并且用于模型训练的每种表情的有意识的照片至少1400张。
作为优选的实施方式，步骤三中，所述软件采用：长春市智伦圃道农业科技有限公司研发的FireFACETM软件。
作为优选的实施方式，步骤四中，评价指标还包括：幸福指数和悲伤指数，所述幸福指数等于(开心分数-木讷分数)/悲伤分数；所述悲伤指数等于(悲伤分数-木讷分数)/开心分数。
本发明的有益效果是：本发明采用人脸识别技术，利用众多游客瞬时(real-time)表情的量化结果，通过大数据的计算，客观准确的衡量游客在自然资源环境中的心情，进而以此评价游客在自然资源环境中参观体验的满意度。通过该方法可以有效解决当前无法准确有效的评价游客对自然资源体验的满意度的问题。与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)本发明能够快速准确的获得游客对自然资源经历的满意度。
(2)本发明能够真正实现通过对游客表情的分析探查其内心的真实活动。
(3)本发明有利于构建多元回归模型，适合于大数据分析。
(4)本发明指标构建方法灵活，应用多样，适用于各种评价目的。
具体实施方式
本发明通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法，包括以下步骤：
步骤一、图像搜集
采用以下四种方法搜集参加自然资源体验游客的人脸表情图像：
(1)在具有签到地点(check-in)功能的网页或APP中下载人脸表情图像；所说的具有签到地点功能的网页包括微博、博客和论坛；所说的具有签到地点功能的APP包括微博、博客和论坛。
(2)在自然资源场所现场随机拍摄游客人脸表情图像。
(3)在自然资源场所关键的出口和入口处安装摄像装置定时拍摄游客人脸表情图像。
(4)邀请多名志愿者在其自然状态下摄取人脸表情图像。
步骤二、图像处理
对图像进行筛选和处理以满足以下要求：像素分辨率大于72像素/英寸，RGB制式，格式为jpg、png、gif或tif，包括游客人脸五官在内的整个脸部面积占图像面积的40％以上，并且一张人脸表情图像中只有一个游客脸部，并且此张人脸表情图像中必须同时显示游客脸部的眼、眉、鼻、口、耳五官且五官不能被遮挡。满足以上要求的人脸表情图像数量不少于1000张，即每次用于图像分析的人脸表情图像数量大于等于1000张。
步骤三、图像分析
通过软件(采用长春市智伦圃道农业科技有限公司公司研发的FireFACETM软件)识别的方法对人脸表情图像进行分析并给每种人脸表情赋分；
参加自然资源体验的游客表情分为8种：开心(happy)、悲伤(sad)、木讷(neutral)、生气(angry)、厌恶(disgusted)、轻蔑(contempt)、惊讶(surprised)和恐惧(scared)；利用提前训练计算机深度学习所得到的训练模型，将这8种表情分别进行赋分，分数采用百分制形式，8种表情的分数相加等于100％；
提前训练计算机深度学习所得到的训练模型的具体构建方法如下：
用于图像分析的模型训练时，要求在社会热点事件(社会热点事件，social hot-pot events，比如五一、十一、元旦、国庆等假期，或者国庆阅兵、发射火箭、天安门升旗等聚拢人数关注较多的社会热点事件)期间内全国所有省份的城市森林中搜集无意识的照片至少3万张，然后人工筛选出对应的表情放到八种表情所在的文件中去，并且用于模型训练的每种表情的有意识的照片至少1400张。用于分析人脸表情的精度，对于中国或东亚地区人脸而言，要求超过70％。
步骤四、评价指标计算
根据步骤三所得人脸表情赋分结果计算评价指标，评价指标主要包括积极情绪指数、幸福指数和悲伤指数。
积极情绪指数等于开心分数(happy)与悲伤分数(sad)的差值。
幸福指数等于(开心分数-木讷分数)/悲伤分数。
悲伤指数等于(悲伤分数-木讷分数)/开心分数。
计算评价指标时，以每1张人脸表情图像为1个单元，计算每1张照片的3个指数后，将照片编号、对应的指数记录下来并用于后面的评价。
通过不同位置、方向、人群特征等游客的评价指标的大数据计算分析，得出最终游客满意度的结果。
(1)游客对目标自然资源经历的整体满意度。
(2)游客对整个自然资源环境中某一区域的满意度。
(3)游客满意度的形成规律：以自然资源经历过程中的各环境因子(环境因子，environmental factors，温度、湿度、降雨量、光照等)指标为自变量，以人脸表情指数为因变量，通过多元回归模型结果来分析。
(4)游客属性(游客属性，visitors’attributes，包括性别、年龄段、头发长短、是否戴眼镜等)对满意度的影响：以游客属性为自变量，以人脸表情指数为因变量，通过多元回归模型结果来分析。
效果验证试验如下：
试验例1：
以吉林省长春市南湖公园为例，通过在2号门入口处安装2个自动摄像装置摄取图像，同时记录进出公园游客的表情照片1000张，通过人脸表情指标的差值分析发现：年轻人在下午4点左右对经过南湖公园的经历最为满意，上午9点的老年人对南湖公园的经历最不满意。通过对象抽样回访，此方法反映实际游客的内心想法的准确率为95％。
试验例2：
以东北三省的省会城市哈尔滨、沈阳、长春为例，在2017年十一黄金周期间从新浪微博上随机下载三个城市中城市森林地点签到的照片9994张，构建多元回归模型的精度达到极显著的水平，误差水平不到千分之一(泊松分布，卡方检验，Chi-square P<0.0001)，该模型结果显示十一期间东北城市森林中女性游客对距离市中心10km左右的森林的满意度最高，而游客对距离市中心超过10km的森林公园(比如长春净月潭森林公园)的感觉比较麻木，没有任何感性反馈。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、图像搜集
搜集参加自然资源体验游客的人脸表情图像；图像搜集的方法如下：
(1)在具有签到地点功能的网页或APP中下载人脸表情图像；
(2)在自然资源场所现场随机拍摄游客人脸表情图像；
(3)在自然资源场所出口和入口处定时拍摄游客人脸表情图像；
(4)邀请多名志愿者在其自然状态下摄取人脸表情图像；
步骤二、图像处理
对人脸表情图像进行筛选和处理以满足以下要求：像素分辨率大于72像素/英寸，RGB制式，格式为jpg、png、gif或tif，包括游客人脸五官在内的整个脸部面积占图像面积的40％以上；满足以上要求的人脸表情图像数量至少1000张；一张人脸表情图像中只有一个游客的脸部，并且此张人脸表情图像中必须同时显示游客脸部的眼、眉、鼻、口、耳五官且五官不能被遮挡；
步骤三、图像分析
通过软件识别的方法对人脸表情图像进行分析并给每种人脸表情赋分；
参加自然资源体验的游客表情分为8种：开心、悲伤、木讷、生气、厌恶、轻蔑、惊讶和恐惧；利用提前训练计算机深度学习所得到的训练模型，将这8种表情分别进行赋分，分数采用百分制形式，8种表情的分数相加等于100％；
提前训练计算机深度学习所得到的训练模型的具体构建方法如下：
用于图像分析的模型训练时，要求在社会热点事件期间内全国所有省份的城市森林中搜集无意识的照片至少3万张，然后人工筛选出对应的表情放到八种表情所在的文件中去，并且用于模型训练的每种表情的有意识的照片至少1400张；
步骤四、评价指标计算
根据步骤三所得人脸表情赋分结果计算评价指标，评价指标包括积极情绪指数，积极情绪指数等于开心分数与悲伤分数的差值；评价指标还包括：幸福指数和悲伤指数，所述幸福指数等于(开心分数-木讷分数)/悲伤分数；所述悲伤指数等于(悲伤分数-木讷分数)/开心分数。
2.根据权利要求1所述的通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法，其特征在于，所述具有签到地点功能的网页包括微博、博客和论坛；所述具有签到地点功能的APP包括微博、博客和论坛。
3.根据权利要求1所述的通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法，其特征在于，步骤三中，所述软件采用：长春市智伦圃道农业科技有限公司研发的FireFACETM软件。
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