多情绪人脸识别

项目名称:多情绪人脸识别

项目队员:钱帅，刘鹏飞，王浩，郑高远                                                                 

作品简介:

情绪识别是情感计算的关键问题，是建立和谐人机关系的基础传统情绪识别技术一般应用单一的图像特征或声音特征来进行被测人员情绪识别。然而，通常情况下，人员情绪波动会使心率发生变化，从而导致面部血液流量变化和喉部肌肉紧张，进而导致面部颜色与语音特征同时发生变动。本项目拟根据上述分析，以人脸RGB值分析为主，面部表情行为观察、心率变化分析、语音信号分析为辅，进行基于音视复合特征的情绪识别技术研究。RGB值分析以Python深度学习算法为核心，使用DEAP数据库进行特征提取算法、分类算法和模型开发，对人常见情绪的面部颜色、表情、心率以及语音信号进行学习，在实时信息捕捉的基础上，与深度学习数据库进行对比，从而分析出人的情绪变化。通过麦克、传感器来获取人脸图像和语音信号，经过捕捉表情行为变化，心率计算，语音信号分析，最后经过交叉检验得出稳定可靠的模型。据此模型，可以及时计算并反馈被测试者的情绪。