基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法

摘要

本发明公开了基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，包括以下步骤以测试者脸部为采集对象，根据摄像设备实行多方位面部数据的动态采集；基于多方位面部数据创建测试者面部数据库，并对面部数据进行三维建模，得到三维面部模型；所述三维面部模型用于表征测试者面部的活动变化。本发明基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，解决了传统人工以问卷调查方式来测试性格类型的单一性，通过基于人机交互系统进行智能问卷的方式，由问卷引出测试者沟通形式、脸部特征变化及心里体征变化数据，即可深入了解测试人员的心里活动，满足性格预测与分析的全面性，故有效提高了测试者性格预测的效率及精确度。

说明书

技术领域

本发明涉及心里学测试技术领域，特别是涉及基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法。

背景技术

性格是一个人对现实的稳定的态度，以及与这种态度相应的，习惯化了的行为方式中表现出来的人格特征。性格一经形成便比较稳定，但是并非一成不变，而是可塑性的。性格不同于气质，更多体现了人格的社会属性，个体之间的人格差异的核心是性格的差异。

目前，人们性格的测试方式，一般是医疗人员与测试人员以问卷交流的方式来得出性格类别，因被测试人员的心里活动多为主动控制，医疗人员难以深入了解与判定测试人员的心里活动，使得以问卷交流的方式无法满足性格判定结果的充分性，降低了性格判定的精确度。

发明内容

基于此，有必要针对当下人们性格的测试方式，一般是医疗人员与测试人员以问卷交流的方式来得出性格类别，因被测试人员的心里活动多为主动控制，医疗人员难以深入了解与判定测试人员的心里活动，使得以问卷交流的方式无法满足性格判定结果的充分性，降低了性格判定的精确度问题，提供基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法。

基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，包括以下步骤：

步骤一，以测试者脸部为采集对象，根据摄像设备实行多方位面部数据的动态采集；

步骤二，基于多方位面部数据创建测试者面部数据库，并对面部数据进行三维建模，得到三维面部模型；所述三维面部模型用于表征测试者面部的活动变化；

步骤三，创建心里学题材库，对测试者输出心理学测试题并分析答题内容，同时结合所述三维面部模型建立表征心里结果；所述表征心里结果用于体现心里暗示与测试者面部活动变化的参照；

步骤四，以测试者生命体征为采集对象，根据心电设备建立测试者震惊的动态体征数据，并创建生命体征库；以及

步骤五，对所述表征心里结果匹配所述生命体征库，并进行时间段划分的标记与分析，生成表情与心里结果比对的汇总性格结果。

上述基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，解决了传统人工以问卷调查方式来测试性格类型的单一性，通过基于人机交互系统进行智能问卷的方式，由问卷引出测试者沟通形式、脸部特征变化及心里体征变化数据，即可深入了解测试人员的心里活动，满足性格预测与分析的全面性，故有效提高了测试者性格预测的效率及精确度。

在其中一个实施例中，所述步骤二还包括对所述面部数据库所捕捉到的面部图像进行多区域面征的划分标记。

在其中一个实施例中，所述脸部多区域面征包括额头、眼部、脸颊、嘴部及耳朵的面征内容。

在其中一个实施例中，所述步骤二还包括根据脸部多区域面征建立的三维面部模型作为主参照图，多区域脸部面征作为辅参照图；所述辅参照图用于提供所述三维面部模型集成内容的分支数据，以细节化表征脸部面征。

在其中一个实施例中，所述步骤三还包括提取所述心里学题材库中的测试题，以答题交互形式与测试者进行答题问访。

在其中一个实施例中，所述步骤三还包括对测试者答题的交互内容进行储存与分析判断；。

在其中一个实施例中，所述答题交互基于人机交互系统联网运用，所述答题交互用于执行心理学测试题的输出以及测试题回执内容的录入与分析。

在其中一个实施例中，所述答题交互用于语音输出所述心理学题材库中的测试题与测试者进行交互，同时，录入测试者对应测试题的回复内容，通过判定回复内容以表征测试者的交流能力及交流方式。

在其中一个实施例中，所述生命体征库包括心率、脉搏以及血压的体征内容。

在其中一个实施例中，所述生命体征库用于提供匹配所述表征心里结果不同时间段用测试体征数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明，基于人机交互的形式来与测试者心里测试进行问卷调查，由问卷调查引出测试者脸部特征变化及心里体征变化数据，在具备测试者性格测试变化的多内容表征下，根据表情、沟通及体征变化数据来提供性格判定用有效的参数依据，通过智能问访的方式来实现性格的预测与分析，即提高了测试者性格预测的效率及精确度，使得预测结果能够客观反映。

附图说明

图1所示为本发明基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法的流程框图。

图2所示为图1中面部数据库的使用方法流程图。

图3所示为图1中提供的心理学测试题的测试方式流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细的描述。

请参阅图1-3，本实施例提供了基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法包括以下步骤：

S1、以测试者脸部为采集对象，根据摄像设备实行多方位面部数据的动态采集；

S2，基于多方位面部数据创建测试者面部数据库，并对面部数据进行三维建模，得到三维面部模型；三维面部模型用于表征测试者面部的活动变化；

S3，创建心里学题材库，对测试者输出心理学测试题并分析答题内容，同时结合三维面部模型建立表征心里结果；表征心里结果用于体现心里暗示与测试者面部活动变化的参照；

S4，以测试者生命体征为采集对象，根据心电设备建立测试者震惊的动态体征数据，并创建生命体征库；以及

S5，对表征心里结果匹配生命体征库，并进行时间段划分的标记与分析，生成表情与心里结果比对的汇总性格结果。

如图2所示，基于多方位面部数据创建测试者面部数据库，并对面部数据进行三维建模，得到三维面部模型；三维面部模型用于表征测试者面部的活动变化还包括以下步骤：

S11，对面部数据库所捕捉到的面部图像进行多区域面征的划分标记；

S12，据脸部多区域面征建立的三维面部模型作为主参照图，多区域脸部面征作为辅参照图；辅参照图用于提供三维面部模型集成内容的分支数据，以细节化表征脸部面征。

根据脸部多区域面征建立的三维面部模型作为主参照图，多区域脸部面征作为辅参照图；辅参照图用于提供三维面部模型集成内容的分支数据，以细节化表征脸部面征；在使用三维面部模型来表示性格分析时，提供三维面部模型建立的多区域脸部面征可具体化呈现独立的表征内容，即可针对性进行分析对应性格的面征区域。

脸部多区域面征包括额头、眼部、脸颊、嘴部及耳朵的面征内容；面征内容可有效表征出测试者脸部全面的活动变化，通过采集脸部特征内容，可满足在后续对性格判定提供有效的参考依据。

本实施例中，在测试者进行性格测试的过程中，且在与测试者进行智能问卷能引出测试者脸部变化时，通过摄像设备对测试者进行多角度的连续捕捉，依据捕捉内容通过计算机来建立三维图像，并记录脸部动作的表征，即可满足后续在问卷时性格所匹配脸部变化的内容。

值得说明的是，本实施例中的摄像设备在捕捉测试者脸部时，还可进行肢体(上肢与下肢)的摄录，以满足三维人体成像的全面性，在与测试者进行智能问卷，肢体的动作也可放映出性格的变化，比如紧张的心里表征。

如图3，创建心里学题材库，对测试者输出心理学测试题并分析答题内容，同时结合三维面部模型建立表征心里结果；表征心里结果用于体现心里暗示与测试者面部活动变化的参照的步骤还包括：

S31、提取心里学题材库中的测试题，以答题交互形式与测试者进行答题问访；

S32、对测试者答题的交互内容进行储存与分析判断。

答题交互基于人机交互系统联网运用，答题交互用于执行心理学测试题的输出以及测试题回执内容的录入与分析。

答题交互用于语音输出心理学题材库中的测试题与测试者进行交互，同时，录入测试者对应测试题的回复内容，通过判定回复内容以表征测试者的交流能力及交流方式。

本实施例中，通过在计算机中建立心理学题材库后，答题交互可通过计算机的芯片来实现人机交互的答题操作，即答题交互通过有序提取心理学题库中的带有敏感性的测试题并讲读给测试者，测试者在回复该题目内容时可录入答题内容，此时测试者面部发生的变化可与对应的测试题类型进行汇总分析，同时对回复的内容进行性格类别的分析，即可提供关于表情变化所引出的性格类别。

进一步地，生命体征库包括心率、脉搏以及血压的体征内容；以上体征内容可体现出因度测试者进行心里问卷所引出的身体变化；生命体征库用于提供匹配表征心里结果不同时间段用测试体征数据；为了满足同一状态下心里、肢体及沟通方式的对比分析效果。

本实施例中，以测试者生命体征为采集对象，根据心电设备建立测试者震惊的动态体征数据，并创建生命体征库；对表征心里结果匹配生命体征库，并进行时间段划分的标记与分析，生成表情与心里结果比对的汇总性格结果，在通过答题交互来与测试人员进行问卷时，心电设备可对测试人员的心率、脉搏以及血压数值进行实测，在每与测试人员进行每一项测试题互动时，此上实测的体征数据可与其相对应，通过分析体征数据的变化，可体现出身体体征活动状态，以实现测试人员心里活动的深入了解，故通过体征活动数据来辅助交互答题及脸部因交互答题产生的面容变化的作用下，即可全面满足性格的辅助性判定。

综上，本实施例的基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，具有如下优点：本实施例的基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，解决了传统人工以问卷调查方式来测试性格类型的单一性，通过基于人机交互系统进行智能问卷的方式，由问卷引出测试者沟通形式、脸部特征变化及心里体征变化数据，即可深入了解测试人员的心里活动，满足性格预测与分析的全面性，故有效提高了测试者性格预测的效率及精确度。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。