本發(fā)明屬于信息化通訊技術領域，尤其涉及一種視頻通訊情感分析輔助方法。
背景技術：
隨著網(wǎng)絡科技的發(fā)展，視頻通訊越來越普及，越來越多的領域采用視頻通訊方法，包括網(wǎng)絡聊天、視頻會議、遠程教學等方面。視頻通訊拉近了人與人之間的距離，若是在視頻交流過程當中可以了解更多對方的情感、心理活動將會大大降低交流誤會、促進人與人之間的交流。
人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。
微表情，是心理學名詞。人們通過做一些表情把內(nèi)心感受表達給對方看，在人們做的不同表情之間，或是某個表情里，臉部會“泄露”出其它的信息?！拔⒈砬椤弊疃炭沙掷m(xù)1/25秒，雖然一個下意識的表情可能只持續(xù)一瞬間，但這種特性，很容易暴露情緒。當面部在做某個表情時，這些持續(xù)時間極短的表情會突然一閃而過，而且有時表達相反的情緒?！拔⒈砬椤币婚W而過，通常甚至清醒的作表情的人和觀察者都察覺不到。在實驗里，只有10%的人察覺到。比起人們有意識做出的表情，“微表情”更能體現(xiàn)人們真實的感受和動機。
在人面識別的基礎上再結合“微表情”的進行人面分析，利用計算機的高速捕捉和計算能力能更好地識別和分析出人的微表情變化，從而可以判斷出分析對象的情緒，例如是否高興、傷心、痛苦、失望、興奮等。
技術實現(xiàn)要素：
基于現(xiàn)有技術中存在的不足，本發(fā)明提供一種視頻通訊情感分析輔助方法，其通接入視頻聊天軟件，從視頻聊天軟件中的聊天窗口截取視頻圖像，利用網(wǎng)絡服務器的輔助通過大數(shù)據(jù)對圖像進行處理分析，建立人面模型分析患者的微表情變化和行為動態(tài)，從而分析出聊天對象的情感變化，本發(fā)明提供的方法具有可輔助分析聊天對象情感變化、促進提高交流效率的優(yōu)點。
一種視頻通訊情感分析輔助方法，其包括以下步驟：
步驟S10圖像截取，從普通視頻通訊軟件中截取視頻畫面，并隨時根據(jù)顏色分析模塊反饋調(diào)整視頻截取的大小和截取的位置；
步驟S20圖像顏色分析，將截取到的圖像信息進行分析，分析圖像的顏色變化，區(qū)分人面區(qū)域和背景區(qū)域，并確定人面位置，根據(jù)人面的位置調(diào)截取視頻畫面區(qū)域，使人面在截取到的畫面正中；
步驟S30像素統(tǒng)計分析，對圖像進行像素化，再對圖像中的人面區(qū)域進行像素統(tǒng)計分析，對人面進行細致識別；
步驟S40標記特征點，結合人面細致識別結果和生物信息進行比對，標記出圖像中人面特征點；
步驟S50建立人面模型，根據(jù)特征點和人面信息對分析對象建立人面模型，模擬人面特征點變化分析；
步驟S60情緒分析，根據(jù)人面的變化結合生物情緒行為信息和個人分析檔案中的信息比對得出分析對象的瞬時情緒，將情緒分析結果反饋到通訊畫面中，在通訊畫面中顯示分析結果；
步驟S70好友建檔，調(diào)用通訊軟件的好友列表信息結合人面分析結果，為每個聊天對象建立分析檔案或者更新個人分析檔案。
其中，所述的步驟S10圖像采集能夠分為步驟S11靜態(tài)圖像采集和步驟S12動態(tài)圖像采集，步驟S11靜態(tài)圖像采集后執(zhí)行步驟S20顏色分析，調(diào)整拍攝角度；步驟S12動態(tài)圖像采集后執(zhí)行步驟S30，對人面區(qū)域進行像素統(tǒng)計分析。
其中，所述的步驟S60中的生物情緒行為信息包括人面微表情信息和人為動作信息。
其中，所述的步驟S30像素統(tǒng)計分析還包括步驟S31，連接互聯(lián)服務器輔助對圖像進行像素統(tǒng)計分析計算。
其中，所述的分析方法還包括步驟S80大數(shù)據(jù)分析更新維護，執(zhí)行步驟S60后對分析結果結合互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析再次確認分析結果，并根據(jù)分析結果對生物信息數(shù)據(jù)庫進行更新維護。
其中，所述的步驟S60中分析結果在通訊畫面中顯示的方式是彈幕或者在新建窗口顯示。
具體實施方式
下面結合具體實施例對本發(fā)明作進一步的描述。
一種視頻通訊情感分析輔助方法，其包括以下步驟：
步驟S10圖像截取，從普通視頻通訊軟件中截取視頻畫面，并隨時根據(jù)顏色分析模塊反饋調(diào)整視頻截取的大小和截取的位置；
步驟S20圖像顏色分析，將截取到的圖像信息進行分析，分析圖像的顏色變化，區(qū)分人面區(qū)域和背景區(qū)域，并確定人面位置，根據(jù)人面的位置調(diào)截取視頻畫面區(qū)域，使人面在截取到的畫面正中；
步驟S30像素統(tǒng)計分析，對圖像進行像素化，再對圖像中的人面區(qū)域進行像素統(tǒng)計分析，對人面進行細致識別；
步驟S40標記特征點，結合人面細致識別結果和生物信息進行比對，標記出圖像中人面特征點；
步驟S50建立人面模型，根據(jù)特征點和人面信息對分析對象建立人面模型，模擬人面特征點變化分析；
步驟S60情緒分析，根據(jù)人面的變化結合生物情緒行為信息和個人分析檔案中的信息比對得出分析對象的瞬時情緒，將情緒分析結果反饋到通訊畫面中，在通訊畫面中顯示分析結果；
步驟S70好友建檔，調(diào)用通訊軟件的好友列表信息結合人面分析結果，為每個聊天對象建立分析檔案或者更新個人分析檔案。
作為優(yōu)選實施例，所述的步驟S10圖像采集能夠分為步驟S11靜態(tài)圖像采集和步驟S12動態(tài)圖像采集，步驟S11靜態(tài)圖像采集后執(zhí)行步驟S20顏色分析，調(diào)整拍攝角度；步驟S12動態(tài)圖像采集后執(zhí)行步驟S30，對人面區(qū)域進行像素統(tǒng)計分析。
作為優(yōu)選實施例，所述的步驟S60中的生物情緒行為信息包括人面微表情信息和人為動作信息。
作為優(yōu)選實施例，所述的步驟S30像素統(tǒng)計分析還包括步驟S31，連接互聯(lián)服務器輔助對圖像進行像素統(tǒng)計分析計算。
作為優(yōu)選實施例，所述的分析方法還包括步驟S80大數(shù)據(jù)分析更新維護，執(zhí)行步驟S60后對分析結果結合互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析再次確認分析結果，并根據(jù)分析結果對生物信息數(shù)據(jù)庫進行更新維護。
作為優(yōu)選實施例，所述的步驟S60中分析結果在通訊畫面中顯示的方式是彈幕或者在新建窗口顯示。
以上所述實施例僅表達了本發(fā)明的一種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并不能因此而理解為對本發(fā)明專利范圍的限制。應當指出的是，對于本領域的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明構思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本發(fā)明的保護范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應以所附權利要求為準。