CN113724838A - 基于大数据的情绪鉴定系统 - Google Patents

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CN113724838A CN202110882961.XA CN202110882961A CN113724838A CN 113724838 A CN113724838 A CN 113724838A CN 202110882961 A CN202110882961 A CN 202110882961A CN 113724838 A CN113724838 A CN 113724838A
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的情绪鉴定系统，属于大数据技术领域，包括特征处理模块、情绪鉴定模块、鉴定确定模块；所述特征处理模块，用于对采集的人脸信息特征进行处理；所述情绪鉴定模块，所述情绪鉴定模块用于根据特征处理模块处理之后的数据化人脸信息对用户的情绪进行鉴定；所述鉴定确定模块用于对情绪鉴定模块的情绪鉴定结果进行确定；本发明科学合理，使用安全方便，本发明利用脸部信息建模单元和坐标系建立单元建立用户脸部的二维模型并提取特征位置的定位信息，使得可以以数据化的形式对用户的脸部变化进行分析，因为在情绪低落时，脸部变化明显，与数据库中的历史数据进行比对，可以使得对于用户情绪鉴定更加的精准。

Description

基于大数据的情绪鉴定系统
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体是一种基于大数据的情绪鉴定系统。
背景技术
随着社会的不断进步和科技的不断发展，当代工作压力也在不断的增大，影响着当代年轻人的情绪，低沉的情绪会导致工作效率的降低，所以，对于情绪的改善可以有效地提高工作效率，现有的对于情绪的鉴定存在着以下问题：
1、对于情绪的鉴定正确率较低，无法通过数据化的信息对用户的情绪进行鉴定；
2、现有的情绪鉴定无法对鉴定之后的情绪进行核实，使得最终的鉴定结果无法达到用户的情绪预期；
所以，人们急需一种基于大数据的情绪鉴定系统来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的情绪鉴定系统，以解决现有技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的情绪鉴定系统，该系统包括特征处理模块、情绪鉴定模块、鉴定确定模块和建议提醒模块；
所述特征处理模块，用于对采集的人脸信息特征进行处理，使得人脸信息数据化，使得更加便于对用户的情绪进行分析和鉴定；
所述情绪鉴定模块，所述情绪鉴定模块用于根据特征处理模块处理之后的数据化人脸信息对用户的情绪进行鉴定；
所述鉴定确定模块用于对情绪鉴定模块的情绪鉴定结果进行确定，提高系统对于情绪鉴定的准确率；
所述建议提醒模块用于当鉴定出用户情绪低落时，给出相应的建议，帮助用户改善情绪，提高工作和学习效率；
所述特征处理模块的输出端电性连接情绪鉴定模块的输入端，所述情绪鉴定模块的输出端电性连接鉴定确定模块的输入端，所述鉴定确定模块的输出端电性连接建议提醒模块的输入端。
根据上述技术方案，所述特征处理模块包括脸部信息采集单元、脸部信息建模单元、特征位置定位单元和坐标系建立单元；
所述脸部信息采集单元用于对用户的脸部信息进行采集，以便于根据用户的当前脸部信息与历史脸部信息对用户的情绪进行鉴定；所述脸部信息建模单元用于建立脸部信息的二维模型，以便于对脸部信息进行数据化表示，使得更加容易对用户的脸部信息进行分析；所述确定特征位置定位单元用于对用户的脸部特征位置进行定位，以便于根据用户的脸部特征位置的数据变化确定用户的情绪变化；所述坐标系建立单元用于建立脸部信息二维模型的二维坐标系，以便于对用户脸部特征位置进行数据化的定位；
所述脸部信息采集单元的输出端电性连接脸部信息建模单元的输入端，所述坐标系建立单元的输出端电性连接脸部信息建模单元的输入端，所述脸部信息建模单元的输出端电性连接特征位置定位单元的输入端。
根据上述技术方案，所述情绪鉴定模块包括脸部数据分析单元、脸部信息比对单元和数据库；
所述脸部数据分析单元用于根据用户的脸部特征信息数据对其情绪进行鉴定和分析；所述脸部信息比对单元用于将脸部数据分析单元的分析数据与数据库中存储的历史分析数据进行比对，确定用户的情绪；所述数据库用于对用户的脸部特征信息数据进行存储和标记，以便于后期进行脸部特征信息数据的比对和情绪的鉴定；
所述脸部数据分析单元的输出端电性连接脸部信息比对单元的输入端，所述数据库的输出端电性连接脸部信息比对单元的输入端。
根据上述技术方案，所述鉴定确定模块包括结论核实单元、智能信息采集手环、弹窗询问单元和情绪鉴定标记单元；
所述结论核实单元用于根据脸部信息比对单元的比对结果和智能信息采集手环所采集的信息对情绪鉴定结果进行核实，提高情绪鉴定的准确率；所述智能信息采集手环用于对用户的体温信息、心率信息和血压信息进行采集，使得可以对用户的情绪鉴定结果进行进一步的确定；所述弹窗询问单元用于通过弹窗的形式询问用户情绪鉴定结果是否正确，以确定系统对于用户情绪鉴定的准确率，以便于根据确定结果对系统的鉴定条件作出调整；所述情绪鉴定标记单元用于对鉴定情绪之后的脸部特征数据进行标记，以便于不断对数据库进行扩充的同时，记录用户情绪变化的频率，给出相应的建议和意见；
所述脸部数据分析单元的输出端电性连接情绪鉴定标记单元的输入端，所述情绪鉴定标记单元的输出端电性连接数据库的输入端，所述脸部信息比对单元的输出端电性连接结论核实单元的输入端，所述智能信息采集手环的输出端电性连接结论核实单元的输入端，所述结论核实单元的输出端电性连接弹窗询问单元的输入端，所述弹窗询问单元的输出端电性连接脸部数据分析单元的输入端。
根据上述技术方案，所述建议提醒模块包括娱乐提醒单元、休息提醒单元和运动提醒单元；
所述娱乐提醒单元通过推送娱乐信息和娱乐短视频的方式对用户进行提醒，改善用户的情绪，所述休息提醒单元用于提醒用户注意休息，避免疲劳导致情绪低落，所述运动提醒单元用于提醒用户注意运动活动筋骨，避免身体劳累所带来的情绪低落。
根据上述技术方案，所述智能信息采集手环内部还安装有久坐检测单元，所述久坐检测单元用于对用户是否久坐进行检测，使其与运动提醒单元相互结合，可以有效的避免久坐带来的疲劳导致情绪低落。
根据上述技术方案，所述脸部信息采集单元为用户手机端摄像头，在用户使用手机时对用户的脸部信息进行采集，使得不会情绪鉴定不会对用户的正常生活造成影响，所述脸部信息建模单元对采集的脸部信息建立二维模型，所述坐标系建立单元赋予建立的二维模型以二维直角坐标系，使得可以对二维模型中的每一个点赋予坐标值，使得可以对脸部信息的分析实现数据化，使得对于情绪鉴定的结果更加具有说服力，所述特征位置定位单元用于对用户脸部信息的特征位置的坐标值进行定位，包括眼睛轮廓的坐标值集合O、眉毛各个点的坐标值集合P、嘴巴轮廓的坐标值集合Q。
根据上述技术方案，所述眼睛轮廓的坐标值集合O={(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),…,(Xn,Yn)}，所述眉毛各个点的坐标值集合P={(M1,N1),(M2,N2),(M3,N3),…,(Mm,Nm)}，所述嘴巴轮廓的坐标值集合Q={(E1,F1),(E2,F2),(E3,F3),…,(Ek,Fk)}；
所述脸部数据分析单元提取眼睛轮廓的坐标值集合O中的在Y轴上的取值最大的坐标值（Xmin，Ymin），所述脸部数据分析单元提取眼睛轮廓的坐标值集合O中的在Y轴上的取值最小的坐标值（Xmax，Ymax），根据下列公式对Y轴上的最大值与最小值的差值进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，L表示眼睛轮廓睁开的距离；
所述脸部数据分析单元根据下列公式对眉毛各个点的坐标值集合P中相邻两个坐标值在Y轴上的差值之和进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示相邻两个坐标值在Y轴上的差值之和；
所述脸部数据分析单元提取嘴巴轮廓的坐标值集合Q中在E轴上取值最小的坐标值（Emin，Fmin）和在E轴上取值最大的坐标值（Emax，Fmax），所述脸部数据分析单元提取嘴巴轮廓的坐标值集合Q中在F轴上取值最大的坐标值（Emid，Fmid），所述脸部数据分析单元根据下列公式对嘴角下沉的距离进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
；
Figure DEST_PATH_IMAGE010
；
其中，Lmin和Lmax分别两侧嘴角与F轴上取值最大的坐标值的差值。
根据上述技术方案，脸部信息比对单元将脸部数据分析单元所分析的数据L、
Figure 895474DEST_PATH_IMAGE006
、Lmin和Lmax与数据库中存储的历史数据之间进行比较，数据库中存储的数据中，当用户情绪低落的数据中，L≤a，
Figure 15876DEST_PATH_IMAGE006
≤b，Lmin≥c，Lmax≥c，其中，a、b和c分别通过数据库中存储的历史数据分析得出的阈值，因此：
当L≤a或
Figure 61193DEST_PATH_IMAGE006
≤b或Lmin≥c且Lmax≥c时，表示用户当前情绪低落，结论核实单元根据智能信息采集手环的检测数据，对用户的情绪鉴定进行核实，并通过建议提醒模块提醒用户注意休息，改善情绪。
根据上述技术方案，所述弹窗询问单元以弹窗的形式询问系统的鉴定是否正确；
当用户选择鉴定正确时，所述情绪鉴定标记单元对当前鉴定的数据进行标记，标记脸部特征信息数据为情绪低落时的数据，并存储在数据库中，作为下次情绪鉴定的数据来源；
当用户选择鉴定不正确时，所述情绪鉴定标记单元不对当前数据进行标记。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明利用脸部信息建模单元和坐标系建立单元建立用户脸部的二维模型并提取特征位置的定位信息，使得可以以数据化的形式对用户的脸部变化进行分析，因为在情绪低落时，脸部变化明显，与数据库中的历史数据进行比对，可以使得对于用户情绪鉴定更加的精准，同时，结合智能信息采集手环所采集的数据对情绪鉴定的结果进行核实，增加了情绪鉴定的成功率。
2、本发明通过弹窗询问的方式询问用户情绪鉴定的结果是否正确，以此利用情绪鉴定标记单元对情绪鉴定时的脸部特征数据进行标记和存储，有利于数据库的不断扩充，可以使得情绪鉴定时的参考比对数据增加，可以有效的提高后期情绪鉴定的成功率。
3、本发明通过建议提醒模块在用户情绪鉴定低落时，提醒用户注意休息，可以有效的改善用户情绪，提高工作和学习的效率。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据的情绪鉴定系统的模块组成结构示意图；
图2为本发明一种基于大数据的情绪鉴定系统的模块连接结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1～2所示，一种基于大数据的情绪鉴定系统，该系统包括特征处理模块、情绪鉴定模块、鉴定确定模块和建议提醒模块；
特征处理模块，用于对采集的人脸信息特征进行处理，使得人脸信息数据化，使得更加便于对用户的情绪进行分析和鉴定；
情绪鉴定模块，情绪鉴定模块用于根据特征处理模块处理之后的数据化人脸信息对用户的情绪进行鉴定；
鉴定确定模块用于对情绪鉴定模块的情绪鉴定结果进行确定，提高系统对于情绪鉴定的准确率；
建议提醒模块用于当鉴定出用户情绪低落时，给出相应的建议，帮助用户改善情绪，提高工作和学习效率；
特征处理模块的输出端电性连接情绪鉴定模块的输入端，情绪鉴定模块的输出端电性连接鉴定确定模块的输入端，鉴定确定模块的输出端电性连接建议提醒模块的输入端。
特征处理模块包括脸部信息采集单元、脸部信息建模单元、特征位置定位单元和坐标系建立单元；
脸部信息采集单元用于对用户的脸部信息进行采集，以便于根据用户的当前脸部信息与历史脸部信息对用户的情绪进行鉴定；脸部信息建模单元用于建立脸部信息的二维模型，以便于对脸部信息进行数据化表示，使得更加容易对用户的脸部信息进行分析；确定特征位置定位单元用于对用户的脸部特征位置进行定位，以便于根据用户的脸部特征位置的数据变化确定用户的情绪变化；坐标系建立单元用于建立脸部信息二维模型的二维坐标系，以便于对用户脸部特征位置进行数据化的定位；
脸部信息采集单元的输出端电性连接脸部信息建模单元的输入端，坐标系建立单元的输出端电性连接脸部信息建模单元的输入端，脸部信息建模单元的输出端电性连接特征位置定位单元的输入端。
情绪鉴定模块包括脸部数据分析单元、脸部信息比对单元和数据库；
脸部数据分析单元用于根据用户的脸部特征信息数据对其情绪进行鉴定和分析；脸部信息比对单元用于将脸部数据分析单元的分析数据与数据库中存储的历史分析数据进行比对，确定用户的情绪；数据库用于对用户的脸部特征信息数据进行存储和标记，以便于后期进行脸部特征信息数据的比对和情绪的鉴定；
脸部数据分析单元的输出端电性连接脸部信息比对单元的输入端，数据库的输出端电性连接脸部信息比对单元的输入端。
鉴定确定模块包括结论核实单元、智能信息采集手环、弹窗询问单元和情绪鉴定标记单元；
结论核实单元用于根据脸部信息比对单元的比对结果和智能信息采集手环所采集的信息对情绪鉴定结果进行核实，提高情绪鉴定的准确率；智能信息采集手环用于对用户的体温信息、心率信息和血压信息进行采集，使得可以对用户的情绪鉴定结果进行进一步的确定；弹窗询问单元用于通过弹窗的形式询问用户情绪鉴定结果是否正确，以确定系统对于用户情绪鉴定的准确率，以便于根据确定结果对系统的鉴定条件作出调整；情绪鉴定标记单元用于对鉴定情绪之后的脸部特征数据进行标记，以便于不断对数据库进行扩充的同时，记录用户情绪变化的频率，给出相应的建议和意见；
脸部数据分析单元的输出端电性连接情绪鉴定标记单元的输入端，情绪鉴定标记单元的输出端电性连接数据库的输入端，脸部信息比对单元的输出端电性连接结论核实单元的输入端，智能信息采集手环的输出端电性连接结论核实单元的输入端，结论核实单元的输出端电性连接弹窗询问单元的输入端，弹窗询问单元的输出端电性连接脸部数据分析单元的输入端。
建议提醒模块包括娱乐提醒单元、休息提醒单元和运动提醒单元；
娱乐提醒单元通过推送娱乐信息和娱乐短视频的方式对用户进行提醒，改善用户的情绪，休息提醒单元用于提醒用户注意休息，避免疲劳导致情绪低落，运动提醒单元用于提醒用户注意运动活动筋骨，避免身体劳累所带来的情绪低落。
智能信息采集手环内部还安装有久坐检测单元，久坐检测单元用于对用户是否久坐进行检测，使其与运动提醒单元相互结合，可以有效的避免久坐带来的疲劳导致情绪低落。
脸部信息采集单元为用户手机端摄像头，在用户使用手机时对用户的脸部信息进行采集，使得不会情绪鉴定不会对用户的正常生活造成影响，脸部信息建模单元对采集的脸部信息建立二维模型，坐标系建立单元赋予建立的二维模型以二维直角坐标系，使得可以对二维模型中的每一个点赋予坐标值，使得可以对脸部信息的分析实现数据化，使得对于情绪鉴定的结果更加具有说服力，特征位置定位单元用于对用户脸部信息的特征位置的坐标值进行定位，包括眼睛轮廓的坐标值集合O、眉毛各个点的坐标值集合P、嘴巴轮廓的坐标值集合Q。
眼睛轮廓的坐标值集合O={(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),…,(Xn,Yn)}，眉毛各个点的坐标值集合P={(M1,N1),(M2,N2),(M3,N3),…,(Mm,Nm)}，嘴巴轮廓的坐标值集合Q={(E1,F1),(E2,F2),(E3,F3),…,(Ek,Fk)}；
脸部数据分析单元提取眼睛轮廓的坐标值集合O中的在Y轴上的取值最大的坐标值（Xmin，Ymin），脸部数据分析单元提取眼睛轮廓的坐标值集合O中的在Y轴上的取值最小的坐标值（Xmax，Ymax），根据下列公式对Y轴上的最大值与最小值的差值进行计算：
Figure 784298DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，L表示眼睛轮廓睁开的距离；
脸部数据分析单元根据下列公式对眉毛各个点的坐标值集合P中相邻两个坐标值在Y轴上的差值之和进行计算：
Figure 864250DEST_PATH_IMAGE004
；
其中，
Figure 889974DEST_PATH_IMAGE006
表示相邻两个坐标值在Y轴上的差值之和；
脸部数据分析单元提取嘴巴轮廓的坐标值集合Q中在E轴上取值最小的坐标值（Emin，Fmin）和在E轴上取值最大的坐标值（Emax，Fmax），脸部数据分析单元提取嘴巴轮廓的坐标值集合Q中在F轴上取值最大的坐标值（Emid，Fmid），脸部数据分析单元根据下列公式对嘴角下沉的距离进行计算：
Figure 157008DEST_PATH_IMAGE008
；
Figure 621487DEST_PATH_IMAGE010
；
其中，Lmin和Lmax分别两侧嘴角与F轴上取值最大的坐标值的差值。
脸部信息比对单元将脸部数据分析单元所分析的数据L、
Figure 618262DEST_PATH_IMAGE006
、Lmin和Lmax与数据库中存储的历史数据之间进行比较，数据库中存储的数据中，当用户情绪低落的数据中，L≤a，
Figure 877205DEST_PATH_IMAGE006
≤b，Lmin≥c，Lmax≥c，其中，a、b和c分别通过数据库中存储的历史数据分析得出的阈值，因此：
当L≤a或
Figure 834797DEST_PATH_IMAGE006
≤b或Lmin≥c且Lmax≥c时，表示用户当前情绪低落，结论核实单元根据智能信息采集手环的检测数据，对用户的情绪鉴定进行核实，并通过建议提醒模块提醒用户注意休息，改善情绪。
弹窗询问单元以弹窗的形式询问系统的鉴定是否正确；
当用户选择鉴定正确时，情绪鉴定标记单元对当前鉴定的数据进行标记，标记脸部特征信息数据为情绪低落时的数据，并存储在数据库中，作为下次情绪鉴定的数据来源；
当用户选择鉴定不正确时，情绪鉴定标记单元不对当前数据进行标记。
实施例一：
眼睛轮廓的坐标值集合O={(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),…,(Xn,Yn)}，眉毛各个点的坐标值集合P={(M1,N1),(M2,N2),(M3,N3),…,(Mm,Nm)}，嘴巴轮廓的坐标值集合Q={(E1,F1),(E2,F2),(E3,F3),…,(Ek,Fk)}；
脸部数据分析单元提取眼睛轮廓的坐标值集合O中的在Y轴上的取值最大的坐标值（Xmin，Ymin）=（1.5,1.8），脸部数据分析单元提取眼睛轮廓的坐标值集合O中的在Y轴上的取值最小的坐标值（Xmax，Ymax）=（1.5，0.72），根据下列公式对Y轴上的最大值与最小值的差值进行计算：
L＝Ymax﹣Ymin＝1.8-0.72＝1.08；
其中，L=1.08表示眼睛轮廓睁开的距离；
脸部数据分析单元根据下列公式对眉毛各个点的坐标值集合P中相邻两个坐标值在Y轴上的差值之和进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
；
其中，
Figure 165284DEST_PATH_IMAGE006
=1.9表示相邻两个坐标值在Y轴上的差值之和；
脸部数据分析单元提取嘴巴轮廓的坐标值集合Q中在E轴上取值最小的坐标值（Emin，Fmin）=（2.2，-6.2）和在E轴上取值最大的坐标值（Emax，Fmax）=（5.4，-6.2），脸部数据分析单元提取嘴巴轮廓的坐标值集合Q中在F轴上取值最大的坐标值（Emid，Fmid）=（3.3,-5.3），脸部数据分析单元根据下列公式对嘴角下沉的距离进行计算：
Figure 954248DEST_PATH_IMAGE008
＝-5.3+6.2＝0.9；
Figure 587355DEST_PATH_IMAGE010
= -5.3+6.2＝0.9；
其中，Lmin和Lmax分别两侧嘴角与F轴上取值最大的坐标值的差值。
脸部信息比对单元将脸部数据分析单元所分析的数据L、
Figure 94560DEST_PATH_IMAGE006
、Lmin和Lmax与数据库中存储的历史数据之间进行比较，数据库中存储的数据中，当用户情绪低落的数据中，L≤a，
Figure 697579DEST_PATH_IMAGE006
≤b，Lmin≤c，Lmax≤c，其中，a=1.11、b=1.54和c=0.95分别通过数据库中存储的历史数据分析得出的阈值，因此：
L＞a或
Figure 606630DEST_PATH_IMAGE006
＞b或Lmin≤c且Lmax≤c，表示用户当前情绪正常，结论核实单元根据智能信息采集手环的检测数据，对用户的情绪鉴定进行核实。
实施例二：
眼睛轮廓的坐标值集合O={(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),…,(Xn,Yn)}，眉毛各个点的坐标值集合P={(M1,N1),(M2,N2),(M3,N3),…,(Mm,Nm)}，嘴巴轮廓的坐标值集合Q={(E1,F1),(E2,F2),(E3,F3),…,(Ek,Fk)}；
脸部数据分析单元提取眼睛轮廓的坐标值集合O中的在Y轴上的取值最大的坐标值（Xmin，Ymin）=（1.5,1.8），脸部数据分析单元提取眼睛轮廓的坐标值集合O中的在Y轴上的取值最小的坐标值（Xmax，Ymax）=（1.5，0.8），根据下列公式对Y轴上的最大值与最小值的差值进行计算：
L＝Ymax-Ymin＝1.8-0.8＝1；
其中，L=1表示眼睛轮廓睁开的距离；
脸部数据分析单元根据下列公式对眉毛各个点的坐标值集合P中相邻两个坐标值在Y轴上的差值之和进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE014
；
其中，
Figure 145058DEST_PATH_IMAGE006
=1.62表示相邻两个坐标值在Y轴上的差值之和；
脸部数据分析单元提取嘴巴轮廓的坐标值集合Q中在E轴上取值最小的坐标值（Emin，Fmin）=（2.2，-6.2）和在E轴上取值最大的坐标值（Emax，Fmax）=（5.4，-6.2），脸部数据分析单元提取嘴巴轮廓的坐标值集合Q中在F轴上取值最大的坐标值（Emid，Fmid）=（3.3,-5.3），脸部数据分析单元根据下列公式对嘴角下沉的距离进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
其中，Lmin和Lmax分别两侧嘴角与F轴上取值最大的坐标值的差值。
脸部信息比对单元将脸部数据分析单元所分析的数据L、
Figure 467455DEST_PATH_IMAGE006
、Lmin和Lmax与数据库中存储的历史数据之间进行比较，数据库中存储的数据中，当用户情绪低落的数据中，L≤a，
Figure 811849DEST_PATH_IMAGE006
≤b，Lmin≤c，Lmax≤c，其中，a=1.11、b=1.54和c=0.95分别通过数据库中存储的历史数据分析得出的阈值，因此：
L≤a且
Figure 513089DEST_PATH_IMAGE006
≤b，表示用户当前情绪低落，结论核实单元根据智能信息采集手环的检测数据，对用户的情绪鉴定进行核实，并通过建议提醒模块提醒用户注意休息，改善情绪。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (2)

1.一种基于大数据的情绪鉴定系统，其特征在于：该系统包括特征处理模块、情绪鉴定模块、鉴定确定模块和建议提醒模块；
所述特征处理模块，用于对采集的人脸信息特征进行处理；
所述情绪鉴定模块，所述情绪鉴定模块用于根据特征处理模块处理之后的数据化人脸信息对用户的情绪进行鉴定；
所述鉴定确定模块用于对情绪鉴定模块的情绪鉴定结果进行确定；
所述建议提醒模块用于当鉴定出用户情绪低落时，给出相应的建议；
所述特征处理模块的输出端电性连接情绪鉴定模块的输入端，所述情绪鉴定模块的输出端电性连接鉴定确定模块的输入端，所述鉴定确定模块的输出端电性连接建议提醒模块的输入端；
所述特征处理模块包括脸部信息采集单元、脸部信息建模单元、特征位置定位单元和坐标系建立单元；
所述脸部信息采集单元用于对用户的脸部信息进行采集；所述脸部信息建模单元用于建立脸部信息的二维模型；所述确定特征位置定位单元用于对用户的脸部特征位置进行定位；所述坐标系建立单元用于建立脸部信息二维模型的二维坐标系；
所述脸部信息采集单元的输出端电性连接脸部信息建模单元的输入端，所述坐标系建立单元的输出端电性连接脸部信息建模单元的输入端，所述脸部信息建模单元的输出端电性连接特征位置定位单元的输入端；
所述情绪鉴定模块包括脸部数据分析单元、脸部信息比对单元和数据库；
所述脸部数据分析单元用于根据用户的脸部特征信息数据对其情绪进行鉴定和分析；所述脸部信息比对单元用于将脸部数据分析单元的分析数据与数据库中存储的历史分析数据进行比对，确定用户的情绪；所述数据库用于对用户的脸部特征信息数据进行存储和标记；
所述脸部数据分析单元的输出端电性连接脸部信息比对单元的输入端，所述数据库的输出端电性连接脸部信息比对单元的输入端；
所述鉴定确定模块包括结论核实单元、智能信息采集手环、弹窗询问单元和情绪鉴定标记单元；
所述结论核实单元用于根据脸部信息比对单元的比对结果和智能信息采集手环所采集的信息对情绪鉴定结果进行核实；所述智能信息采集手环用于对用户的体温信息、心率信息和血压信息进行采集；所述弹窗询问单元用于通过弹窗的形式询问用户情绪鉴定结果是否正确；所述情绪鉴定标记单元用于对鉴定情绪之后的脸部特征数据进行标记；
所述脸部数据分析单元的输出端电性连接情绪鉴定标记单元的输入端，所述情绪鉴定标记单元的输出端电性连接数据库的输入端，所述脸部信息比对单元的输出端电性连接结论核实单元的输入端，所述智能信息采集手环的输出端电性连接结论核实单元的输入端，所述结论核实单元的输出端电性连接弹窗询问单元的输入端，所述弹窗询问单元的输出端电性连接脸部数据分析单元的输入端；
所述脸部信息采集单元为用户手机端摄像头，在用户使用手机时对用户的脸部信息进行采集，所述脸部信息建模单元对采集的脸部信息建立二维模型，所述坐标系建立单元赋予建立的二维模型以二维直角坐标系，所述特征位置定位单元用于对用户脸部信息的特征位置的坐标值进行定位，包括眼睛轮廓的坐标值集合O、眉毛各个点的坐标值集合P、嘴巴轮廓的坐标值集合Q；
所述眼睛轮廓的坐标值集合O={(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),…,(Xn,Yn)}，所述眉毛各个点的坐标值集合P={(M1,N1),(M2,N2),(M3,N3),…,(Mm,Nm)}，所述嘴巴轮廓的坐标值集合Q={(E1,F1),(E2,F2),(E3,F3),…,(Ek,Fk)}；
所述脸部数据分析单元提取眼睛轮廓的坐标值集合O中的在Y轴上的取值最大的坐标值（Xmin，Ymin），所述脸部数据分析单元提取眼睛轮廓的坐标值集合O中的在Y轴上的取值最小的坐标值（Xmax，Ymax），根据下列公式对Y轴上的最大值与最小值的差值进行计算：
L＝Ymax﹣Ymin；
其中，L表示眼睛轮廓睁开的距离；
所述脸部数据分析单元根据下列公式对眉毛各个点的坐标值集合P中相邻两个坐标值在Y轴上的差值之和进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，
Figure 375310DEST_PATH_IMAGE002
表示相邻两个坐标值在Y轴上的差值之和；
所述脸部数据分析单元提取嘴巴轮廓的坐标值集合Q中在E轴上取值最小的坐标值（Emin，Fmin）和在E轴上取值最大的坐标值（Emax，Fmax），所述脸部数据分析单元提取嘴巴轮廓的坐标值集合Q中在F轴上取值最大的坐标值（Emid，Fmid），所述脸部数据分析单元根据下列公式对嘴角下沉的距离进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；
Figure 973782DEST_PATH_IMAGE004
；
其中，Lmin和Lmax分别两侧嘴角与F轴上取值最大的坐标值的差值。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的情绪鉴定系统，其特征在于：脸部信息比对单元将脸部数据分析单元所分析的数据L、
Figure DEST_PATH_IMAGE005
、Lmin和Lmax与数据库中存储的历史数据之间进行比较，数据库中存储的数据中，当用户情绪低落的数据中，L≤a，
Figure 381629DEST_PATH_IMAGE005
≤b，Lmin≥c，Lmax≥c，其中，a、b和c分别通过数据库中存储的历史数据分析得出的阈值，因此：
当L≤a或
Figure 469671DEST_PATH_IMAGE005
≤b或Lmin≥c且Lmax≥c时，表示用户当前情绪低落，结论核实单元根据智能信息采集手环的检测数据，对用户的情绪鉴定进行核实，并通过建议提醒模块提醒用户注意休息，改善情绪。
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