CN113642516A - 会议重点内容抽取方法、系统、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种会议重点内容抽取方法、系统、计算机设备和存储介质，其中，该会议重点内容抽取方法包括：与会人员人脸数据获取步骤，通过监控系统获取会议室内的画面数据，利用人脸检测技术检测所述画面数据中的人脸数据，得到人脸数据集；与会人员情感特征获取步骤，基于人脸识别技术及表情识别技术识别所述人脸数据集中的用户信息及对应表情信息，并基于所述表情信息获取与会人员的情感特征；会议重点内容获取步骤，按时间序列统计所有与会人员的情感特征并通过所述情感特征的分布判断会议重点时段，从而对应得到会议重点内容。通过本申请建立表情信息和与会人员关注的会议重点内容之间的数据关联，实现对与会人员关注的会议重点内容的获取。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，特别是涉及会议重点内容抽取方法、系统、计算机设备和计算机可读存储介质。
背景技术
会议的重点内容，一般是通过会议文稿内容来确定的，但是文稿的重点内容不一定是与会人员感受的重点，与会人员感受到的重点必然是会有一些交互反应的。
目前，一般通过让会议主持基于与会人员的反应得出一个大概的反馈，或者通过与会人员信息反馈表或其他方式获取与会人员的反馈。但是，这种反馈是感性的，很难通过反馈表或语言传递具体量化的。
目前针对如何量化与会人员感受的会议重点内容，尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种会议重点内容抽取方法、系统、计算机设备和计算机可读存储介质，以至少解决如何量化与会人员感受的会议重点内容的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种会议重点内容抽取方法，包括：
与会人员人脸数据获取步骤，通过监控系统获取会议室内的画面数据，利用人脸检测技术检测所述画面数据中的人脸数据，得到人脸数据集；
与会人员情感特征获取步骤，基于人脸识别技术及表情识别技术识别所述人脸数据集中的用户信息及对应表情信息，并基于所述表情信息获取与会人员的情感特征；
会议重点内容获取步骤，按时间序列统计所有与会人员的情感特征并通过所述情感特征的分布判断会议重点时段，从而对应得到会议重点内容。
通过上述步骤，本申请实施例将感性的情感反应进行量化、具体化，实现对与会人员关注的会议重点内容的获取，一方面，可以便于了解与会人员对会议各部分的反应情况，另一方面，可以反向为会议内容调整提供数据支持。
在其中一些实施例中，所述与会人员情感特征获取步骤进一步包括：
用户信息集获取步骤，通过人脸识别技术识别所述人脸数据集中的用户信息，得到用户信息集；
表情信息获取步骤，利用表情识别技术识别所述用户信息集中每一用户的人脸图像，得到对应的表情信息并关联至所述用户信息集；
情感特征量化步骤，基于一预设阈值将所述表情信息量化为积极情感特征和消极情感特征。
通过上述步骤，本申请实施例基于人脸识别、表情识别基于相应模型实现用户信息及表情信息的获取，无需预先获取与会人员的表情数据进行比对，减小存储成本及运算成本，通过将表情信息量化为情感特征，建立表情信息和与会人员关注的会议重点内容之间的数据关联，无需填表等方式即可获取与会人员的反应，极大的减少了会议发起方和与会人员的时间成本及工作成本。
在其中一些实施例中，所述会议重点内容获取步骤进一步包括：
情感特征分布获取步骤，基于时间序列存储所述用户信息集并根据一预设时间段统计所述用户信息集中的情感特征，得到每一时间段的情感特征分布。
会议重点时段获取步骤，基于一预设分布阈值筛选所述情感特征分布中大于所述预设分布阈值的时间段，得到会议重点时段。
通过上述步骤，本申请实施例通过所述预设分布阈值确定会议重点时段，从而确定会议重点内容，上述阈值及时段均为根据实际需求灵活配置的，以便于根据会议场景、会议主题及人员总数配置参数，扩展本申请实施例的适用范围。
在其中一些实施例中，所述情感特征分布包括每一时间段具有积极情感特征的与会人员人数、具有消极情感特征与会人员人数。
第二方面，本申请实施例提供了一种会议重点内容抽取系统，包括：
与会人员人脸数据获取模块，用于通过监控系统获取会议室内的画面数据，利用人脸检测技术检测所述画面数据中的人脸数据，得到人脸数据集；
与会人员情感特征获取模块，用于基于人脸识别技术及表情识别技术识别所述人脸数据集中的用户信息及对应表情信息，并基于所述表情信息获取与会人员的情感特征；
会议重点内容获取模块，用于按时间序列统计所有与会人员的情感特征并通过所述情感特征的分布判断会议重点时段，从而对应得到会议重点内容。
通过上述模块，本申请实施例将感性的情感反应进行量化、具体化，实现对与会人员关注的会议重点内容的获取，一方面，可以便于了解与会人员对会议各部分的反应情况，另一方面，可以反向为会议内容调整提供数据支持。
在其中一些实施例中，所述与会人员情感特征获取模块进一步包括：
用户信息集获取模块，用于通过人脸识别技术识别所述人脸数据集中的用户信息，得到用户信息集；
表情信息获取模块，用于利用表情识别技术识别所述用户信息集中每一用户的人脸图像，得到对应的表情信息并关联至所述用户信息集；
情感特征量化模块，用于基于一预设阈值将所述表情信息量化为积极情感特征和消极情感特征。
通过上述模块，本申请实施例基于人脸识别、表情识别基于相应模型实现用户信息及表情信息的获取，无需预先获取与会人员的表情数据进行比对，减小存储成本及运算成本，通过将表情信息量化为情感特征，建立表情信息和与会人员关注的会议重点内容之间的数据关联，无需填表等方式即可获取与会人员的反应，极大的减少了会议发起方和与会人员的时间成本及工作成本。
在其中一些实施例中，所述会议重点内容获取模块进一步包括：
情感特征分布获取模块，用于基于时间序列存储所述用户信息集并根据一预设时间段统计所述用户信息集中的情感特征，得到每一时间段的情感特征分布。
会议重点时段获取模块，用于基于一预设分布阈值筛选所述情感特征分布中大于所述预设分布阈值的时间段，得到会议重点时段。
通过上述模块，本申请实施例通过所述预设分布阈值确定会议重点时段，从而确定会议重点内容，上述阈值及时段均为根据实际需求灵活配置的，以便于根据会议场景、会议主题及人员总数配置参数，扩展本申请实施例的适用范围。
在其中一些实施例中，所述情感特征分布包括每一时间段具有积极情感特征的与会人员人数、具有消极情感特征与会人员人数。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的会议重点内容抽取方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的会议重点内容抽取方法。
相比于相关技术，本申请实施例提供的会议重点内容抽取方法、系统、计算机设备和计算机可读存储介质，具体涉及一种深度学习技术，通过量化与会人员对会议内容的表情反应，量化得到其关注的会议重点内容，便于了解与会人员对会议各部分的反应情况，另一方面，可以反向为会议内容调整提供数据支持。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的会议重点内容抽取方法的流程图；
图2是根据本申请实施例的会议重点内容抽取系统的结构框图；
图3是根据本申请实施例的情感特征分布示意图。
图中：
1、与会人员人脸数据获取模块；2、与会人员情感特征获取模块；
3、会议重点内容获取模块；201、用户信息集获取模块；
202、表情信息获取模块；203、情感特征量化模块；
301、情感特征分布获取模块；302、会议重点时段获取模块。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
本实施例提供了一种会议重点内容抽取方法。图1是根据本申请实施例的会议重点内容抽取方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
与会人员人脸数据获取步骤S1，通过监控系统获取会议室内的画面数据Image，利用人脸检测技术检测画面数据中的人脸数据，得到人脸数据集Faces，其中，监控系统由设置在会议室内的若干摄像头构成，摄像头配置为定期采集会议室内画面，如每秒钟，摄像头也可配置为获取会议室内画面视频数据，经监控系统将视频数据输出为图像数据从而得到会议室内的画面数据；
与会人员情感特征获取步骤S2，基于人脸识别技术及表情识别技术识别人脸数据集中的用户信息及对应表情信息，并基于表情信息获取与会人员的情感特征；其中，与会人员情感特征获取步骤S2具体包括：
用户信息集获取步骤S201，通过人脸识别技术识别人脸数据集Faces中的用户信息，得到用户信息集Users；
表情信息获取步骤S202，利用表情识别技术识别用户信息集Users中每一用户的人脸图像，得到对应的表情信息并关联至用户信息集；具体的，表情信息的获取为通过预训练的表情识别模型对人脸图像进行检测，表情信息具体包括表情类型及程度系数，表情类型进一步包括：正常、开心、难过及惊讶，在此不作列举，但不限于上述几类表情；程度系数为归一化的系数。
对关联有表情类型的用户信息举例如下：“Users[user1{face_img1,emotion1},user2{face_img2,emotion2},user3{face_img3,emotion3},]”，其中，face_img1为用户user1的人脸图像，emotion1为face_img1对应的表情信息。
情感特征量化步骤S203，基于一预设阈值将表情信息量化为积极情感特征和消极情感特征；举例而非限制，如定义一表情类型的阈值为正常、开心、惊讶为积极情感特征，难过为消极情感特征；再如，定义阈值中包括程度阈值，若难过程度系数高于0.5以上进一步限定消极情感特征，此类举例仅用于对本申请实施例的积极情感特征及消极情感特征进行理解，不作为对本申请实施例具体划分情感特征的限制。
如此一来，与会人员情感特征获取步骤S2基于人脸识别、表情识别基于相应模型实现用户信息及表情信息的获取，无需预先获取与会人员的表情数据进行比对，减小存储成本及运算成本，通过将表情信息量化为情感特征，建立表情信息和与会人员关注的会议重点内容之间的数据关联，无需填表等方式即可获取与会人员的反应，极大的减少了会议发起方和与会人员的时间成本及工作成本。
会议重点内容获取步骤S3，按时间序列统计所有与会人员的情感特征并通过情感特征的分布判断会议重点时段，从而对应得到会议重点内容。其中，会议重点内容获取步骤S3具体包括：
情感特征分布获取步骤S301，基于时间序列存储用户信息集并根据一预设时间段，如以1分钟为时间段，统计用户信息集中的情感特征，得到每一时间段的情感特征分布。具体的，情感特征分布包括每一时间段具有积极情感特征的与会人员人数、具有消极情感特征与会人员人数。其中，基于时间序列存储用户信息集可以是如下形式：“Info[‘2020-06-01 16:10:10’:Users1,‘2020-06-0116:10:11’:Users2,‘2020-06-01 16:10:12’:Users3,‘2020-06-01 16:10:13’:Users4,…]”，但不限于上述数据结构形式。
会议重点时段获取步骤S302，基于一预设分布阈值筛选情感特征分布中大于预设分布阈值的时间段，得到会议重点时段。参考图3所示，图中横轴为会议时长，纵轴正半轴为具有积极情感特征的与会人员人数，纵轴负半轴为具有消极情感特征的与会人员人数，假设预设分布阈值为50，基于该阈值可以得到情感特征分布中与会人员反应较为强烈的时间段如图3中框选得到的时间段，具体有会议时长的4～7分钟、10～14分钟、16分钟及19～23分钟，这些时间段为会议重点时段，即为与会人员关注的重点内容。
通过会议重点内容获取步骤S3，本申请实施例通过预设分布阈值确定会议重点时段，从而确定会议重点内容，上述阈值及时段均为根据实际需求灵活配置的，以便于根据会议场景、会议主题及人员总数配置参数，扩展本申请实施例的适用范围。
通过上述步骤，基于上述步骤，本申请实施例通过使用会议室的摄像头捕捉与会人员的表情信息，基于表情信息判断与会人员对会议内容的反应(积极、消极)，并按照会议时序进行记录，最后从时间线上对全体与会人员的表情反应进行时间段的统计，从而可以得到整个会议时间线上全体与会人员的反应，从而可以获得整个会议的重点内容时段，将感性的情感反应进行量化、具体化，实现对与会人员关注的会议重点内容的获取，一方面，可以便于了解与会人员对会议各部分的反应情况，另一方面，可以反向为会议内容调整提供数据支持。
需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本申请实施例还提供了一种会议重点内容抽取系统，，该系统用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图2是根据本申请实施例的会议重点内容抽取系统的结构框图，如图2所示，该系统包括：与会人员人脸数据获取模块1、与会人员情感特征获取模块2及会议重点内容获取模块3等模块。具体说明如下所示：
与会人员人脸数据获取模块1，用于通过监控系统获取会议室内的画面数据，利用人脸检测技术检测画面数据中的人脸数据，得到人脸数据集，其中，监控系统由设置在会议室内的若干摄像头构成，摄像头配置为定期采集会议室内画面，摄像头也可配置为获取会议室内画面视频数据，经监控系统将视频数据输出为图像数据从而得到会议室内的画面数据；
与会人员情感特征获取模块2，用于基于人脸识别技术及表情识别技术识别人脸数据集中的用户信息及对应表情信息，并基于表情信息获取与会人员的情感特征；其中，与会人员情感特征获取模块2包括：用户信息集获取模块201，用于通过人脸识别技术识别人脸数据集中的用户信息，得到用户信息集；表情信息获取模块202，用于利用表情识别技术识别用户信息集中每一用户的人脸图像，得到对应的表情信息并关联至用户信息集；具体的，表情信息的获取为通过预训练的表情识别模型对人脸图像进行检测，表情信息具体包括表情类型及程度系数，表情类型进一步包括：正常、开心、难过及惊讶，在此不作列举，但不限于上述几类表情；程度系数为归一化的系数。情感特征量化模块203，用于基于一预设阈值将表情信息量化为积极情感特征和消极情感特征；举例而非限制，如定义一表情类型的阈值为正常、开心、惊讶为积极情感特征，难过为消极情感特征；再如，定义阈值中包括程度阈值，举例为：若难过程度系数高于0.5以上进一步限定消极情感特征，此类举例仅用于对本申请实施例的积极情感特征及消极情感特征进行理解，不作为对本申请实施例具体划分情感特征的限制。通过与会人员情感特征获取模块2，本申请实施例基于人脸识别、表情识别基于相应模型实现用户信息及表情信息的获取，无需预先获取与会人员的表情数据进行比对，减小存储成本及运算成本，通过将表情信息量化为情感特征，建立表情信息和与会人员关注的会议重点内容之间的数据关联，无需填表等方式即可获取与会人员的反应，极大的减少了会议发起方和与会人员的时间成本及工作成本。
会议重点内容获取模块3，用于按时间序列统计所有与会人员的情感特征并通过情感特征的分布判断会议重点时段，从而对应得到会议重点内容。其中，会议重点内容获取模块3包括：情感特征分布获取模块301，用于基于时间序列存储用户信息集并根据一预设时间段，如以1分钟为时间段，统计用户信息集中的情感特征，得到每一时间段的情感特征分布。会议重点时段获取模块302，用于基于一预设分布阈值筛选情感特征分布中大于预设分布阈值的时间段，得到会议重点时段。其中，情感特征分布包括每一时间段具有积极情感特征的与会人员人数、具有消极情感特征与会人员人数。通过会议重点内容获取模块3，本申请实施例通过预设分布阈值确定会议重点时段，从而确定会议重点内容，上述阈值及时段均为根据实际需求灵活配置的，以便于根据会议场景、会议主题及人员总数配置参数，扩展本申请实施例的适用范围。
通过上述模块，本申请实施例将感性的情感反应进行量化、具体化，实现对与会人员关注的会议重点内容的获取，一方面，可以便于了解与会人员对会议各部分的反应情况，另一方面，可以反向为会议内容调整提供数据支持。
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
另外，结合图1描述的本申请实施例会议重点内容抽取方法可以由计算机设备来实现。计算机设备可以包括处理器以及存储有计算机程序指令的存储器。具体地，上述处理器可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(Random AccessMemory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(ProgrammableRead-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。
存储器可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器所执行的可能的计算机程序指令。
处理器通过读取并执行存储器中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种会议重点内容抽取方法。
另外，结合上述实施例中的会议重点内容抽取方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种会议重点内容抽取方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种会议重点内容抽取方法，其特征在于，包括：
与会人员人脸数据获取步骤，获取会议室内的画面数据，利用人脸检测技术检测所述画面数据中的人脸数据，得到人脸数据集；
与会人员情感特征获取步骤，基于人脸识别技术及表情识别技术识别所述人脸数据集中的用户信息及对应表情信息，并基于所述表情信息获取与会人员的情感特征；
会议重点内容获取步骤，按时间序列统计所有与会人员的情感特征并通过所述情感特征的分布判断会议重点时段，从而对应得到会议重点内容。
2.根据权利要求1所述的会议重点内容抽取方法，其特征在于，所述与会人员情感特征获取步骤进一步包括：
用户信息集获取步骤，通过人脸识别技术识别所述人脸数据集中的用户信息，得到用户信息集；
表情信息获取步骤，利用表情识别技术识别所述用户信息集中每一用户的人脸图像，得到对应的表情信息并关联至所述用户信息集；
情感特征量化步骤，基于一预设阈值将所述表情信息量化为积极情感特征和消极情感特征。
3.根据权利要求1或2所述的会议重点内容抽取方法，其特征在于，所述会议重点内容获取步骤进一步包括：
情感特征分布获取步骤，基于时间序列存储所述用户信息集并根据一预设时间段统计所述用户信息集中的情感特征，得到每一时间段的情感特征分布；
会议重点时段获取步骤，基于一预设分布阈值筛选所述情感特征分布中大于所述预设分布阈值的时间段，得到会议重点时段。
4.根据权利要求3所述的会议重点内容抽取方法，其特征在于，所述情感特征分布包括每一时间段具有积极情感特征的与会人员人数、具有消极情感特征与会人员人数。
5.一种会议重点内容抽取系统，其特征在于，包括：
与会人员人脸数据获取模块，用于获取会议室内的画面数据，利用人脸检测技术检测所述画面数据中的人脸数据，得到人脸数据集；
与会人员情感特征获取模块，用于基于人脸识别技术及表情识别技术识别所述人脸数据集中的用户信息及对应表情信息，并基于所述表情信息获取与会人员的情感特征；
会议重点内容获取模块，用于按时间序列统计所有与会人员的情感特征并通过所述情感特征的分布判断会议重点时段，从而对应得到会议重点内容。
6.根据权利要求5所述的会议重点内容抽取系统，其特征在于，所述与会人员情感特征获取模块进一步包括：
用户信息集获取模块，用于通过人脸识别技术识别所述人脸数据集中的用户信息，得到用户信息集；
表情信息获取模块，用于利用表情识别技术识别所述用户信息集中每一用户的人脸图像，得到对应的表情信息并关联至所述用户信息集；
情感特征量化模块，用于基于一预设阈值将所述表情信息量化为积极情感特征和消极情感特征。
7.根据权利要求5或6所述的会议重点内容抽取系统，其特征在于，所述会议重点内容获取模块进一步包括：
情感特征分布获取模块，用于基于时间序列存储所述用户信息集并根据一预设时间段统计所述用户信息集中的情感特征，得到每一时间段的情感特征分布；
会议重点时段获取模块，用于基于一预设分布阈值筛选所述情感特征分布中大于所述预设分布阈值的时间段，得到会议重点时段。
8.根据权利要求7所述的会议重点内容抽取系统，其特征在于，所述情感特征分布包括每一时间段具有积极情感特征的与会人员人数、具有消极情感特征与会人员人数。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的会议重点内容抽取方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的会议重点内容抽取方法。
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2021
- 2021-08-31 CN CN202111011599.5A patent/CN113642516B/zh active Active
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