專利名稱：節(jié)目篩選方法、系統(tǒng)及具有該系統(tǒng)的電視的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種電視機(jī)領(lǐng)域，尤其涉及一種節(jié)目的篩選方法、系統(tǒng)及具有該系統(tǒng)的電視。
背景技術(shù)：
隨著智能控制技術(shù)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，為家電的自動化和智能化提供了可能。其中智能電視機(jī)已經(jīng)廣泛地進(jìn)入到百姓的生活中，然而目前還有很多用戶的需求無法得到支持。例如，隨著電視節(jié)目日益增多，網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目日益豐富，對于用戶來說，在傳統(tǒng)的遙控操作下，用數(shù)字鍵或節(jié)目菜單的方式從眾多的電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目中選出當(dāng)前最想觀看的類別變得比較困難。因此，亟需一種能夠快速篩選出用戶所需要觀看的節(jié)目的方 法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的是提供一種具有情緒識別功能的節(jié)目篩選方法、系統(tǒng)及具有該系統(tǒng)的電視，能夠通過采集用戶的面部信息和語音信息后判斷用戶當(dāng)前的情緒值，并篩選出與之相符的電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目以供用戶選擇，如此，在無需用戶操作的前提下選擇了符合用戶當(dāng)時情緒的電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目，增強(qiáng)了用戶的體驗(yàn)度。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種具有情緒識別功能的節(jié)目篩選方法，包括以下步驟采集用戶臉部特征信息及語音信息；將所采集的用戶臉部特征信息及語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比判斷用戶的情緒類別；根據(jù)所述用戶的情緒類別，篩選出對應(yīng)當(dāng)前用戶情緒類別的節(jié)目信息。優(yōu)選的，所述采集用戶臉部特征信息及語音信息包括對進(jìn)入拍攝范圍的用戶臉部進(jìn)行鎖定，并進(jìn)行拍攝；對所拍攝的圖片進(jìn)行特征提取，采集臉部特征信息；調(diào)用預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫中的提問信息與用戶對話并采集用戶的語音信息。優(yōu)選的，將所采集的用戶臉部特征信息及語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比判斷用戶的情緒類別包括將所采集的用戶臉部特征信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，獲得第一情緒類別；將所采集的用戶語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，獲得第二情緒類別；判斷第一情緒類別與第二情緒類別是否一致，若是則根據(jù)第一情緒類別，判斷用戶的情緒類別；若否，根據(jù)第一情緒類別及第二情緒類別對應(yīng)的情緒值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲得加權(quán)情緒值，并根據(jù)該加權(quán)情緒值，判斷用戶的情緒類別。優(yōu)選地，所述用戶的情緒類別分為“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”，且每個情緒類別對應(yīng)一個情緒值，其中，“喜”的情緒值為5，“樂”的情緒值為4，“無表情”的情緒值為3，“哀”的情緒值為2，“怒”的情緒值為I。優(yōu)選的，所述預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫包括面部情緒對比數(shù)據(jù)庫，用于存儲歷史采集的用戶臉部表情信息；語音情緒對比數(shù)據(jù)庫，用于存儲對用戶進(jìn)行提問的信息以及歷史采集的用戶情緒的詞語信息和語調(diào)信息；節(jié)目信息數(shù)據(jù)庫，用于存儲歷史采集的用戶觀看的節(jié)目信息。優(yōu)選的，所述節(jié)目信息包括電視節(jié)目信息及網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目信息。本發(fā)明進(jìn)一步提供一種具有情緒識別功能的節(jié)目篩選系統(tǒng)，包括采集模塊，用于采集用戶臉部特征信息及語音信息；情緒判斷模塊，用于將所采集的用戶臉部特征信息及語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比判斷用戶的情緒類別；節(jié)目篩選模塊，用于根據(jù)所述用戶的情緒類別，篩選出對應(yīng)當(dāng)前用戶情緒類別的節(jié)目信息。優(yōu)選的，所述采集模塊包括臉部特征獲取單元，用于對進(jìn)入拍攝范圍的用戶面部進(jìn)行鎖定，進(jìn)行拍攝，對所拍攝的圖片進(jìn)行特征提取，采集臉部特征信息；語氣信息獲取單元，用于調(diào)用預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫中的提問信息與用戶對話并采集用戶的語音信肩、O優(yōu)選的，所述情緒判斷模塊包括情緒值計(jì)算單元，用于將所采集的用戶臉部特征信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，獲得對應(yīng)所述第一情緒類別對應(yīng)的情緒值；將所采集的語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，獲得第二情緒類別對應(yīng)的情緒值；情緒類別判斷單元，用于判斷第一情緒類別與第二情緒類別是否一致；若是則根據(jù)第一情緒類別，判斷用戶的情緒類別；若否則根據(jù)第一情緒類別對應(yīng)的情緒值及第二情緒類別對應(yīng)的情緒值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲得加權(quán)情緒值，并根據(jù)該加權(quán)情緒值，判斷用戶的情緒類別。優(yōu)選地，所述用戶的情緒類別分為“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”，且每個情緒類別對應(yīng)一個情緒值，其中，“喜”的情緒值為5，“樂”的情緒值為4，“無表情”的情緒值為3，“哀”的情緒值為2，“怒”的情緒值為I。優(yōu)選的，所述預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫包括面部情緒對比數(shù)據(jù)庫，用于存儲歷史采集的用戶臉部表情特征信息；語音情緒對比數(shù)據(jù)庫，用于存儲對用戶進(jìn)行提問的信息以及歷史采集的用于對比用戶情緒的詞語信息和語調(diào)信息；節(jié)目信息數(shù)據(jù)庫，用于存儲歷史采集的用戶觀看的節(jié)目信息。本發(fā)明進(jìn)一步提供一種電視，該電視包括一種具有情緒識別功能的節(jié)目篩選系統(tǒng)，該節(jié)目篩選系統(tǒng)包括采集模塊、情緒判斷模塊和節(jié)目篩選模塊，所述采集模塊用于采集用戶特征信息，所述情緒判斷模塊用于將所采集的用戶特征信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比判斷用戶的情緒類別，所述節(jié)目篩選模塊用于根據(jù)所述用戶的情緒類別，篩選出對應(yīng)當(dāng)前用戶情緒類別的節(jié)目信息。本發(fā)明所提供的節(jié)目篩選方法，通過采集用戶的臉部特征信息和語音信息并與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比后判斷用戶當(dāng)前的情緒類別，最后篩選出與用戶當(dāng)前的情緒類別相對應(yīng)的歷史觀看的電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目以供用戶選擇，如此，在無需用戶操作的前提下選擇了符合用戶當(dāng)時情緒的電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目，節(jié)省了用戶篩選節(jié)目的時間。


圖1為本發(fā)明較佳實(shí)施方式節(jié)目篩選方法的流程圖；圖2為本發(fā)明較佳實(shí)施方式節(jié)目篩選方法具體應(yīng)用實(shí)施例流程圖3為本發(fā)明較佳實(shí)施方式節(jié)目篩選系統(tǒng)的模塊示意圖；圖4為圖3所示的節(jié)目篩選系統(tǒng)的采集模塊的示意圖；圖5為圖3所示的節(jié)目篩選系統(tǒng)的情緒判斷模塊的示意圖；圖6為圖3所示的節(jié)目篩選系統(tǒng)的用戶選擇單元的示意圖。本發(fā)明目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說明。
具體實(shí)施方式

應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。本發(fā)明提供一種具有情緒識別功能的節(jié)目篩選方法，請參考圖1，圖1為本發(fā)明較佳實(shí)施方式節(jié)目篩選方法的流程圖，該節(jié)目篩選方法包括以下步驟在步驟SlOO中，采集用戶臉部特征信息及語音信息。在一些實(shí)施例中，采集用戶的面部情緒信息和語音情緒信息。例如，當(dāng)用戶開啟電子設(shè)備，攝像頭啟動并在其拍攝范圍內(nèi)自行捕捉用戶后鎖定其面部，連續(xù)拍攝幾張照片，從照片中提取用戶的額頭、眼角、嘴角和面容等面部特征信息；再調(diào)取語音情緒數(shù)據(jù)庫中的問題并發(fā)問，并采集用戶語調(diào)信息和語氣用詞。例如，提取問題并通過發(fā)音單元進(jìn)行發(fā)問，如“你今天開心么？ ”或“今天心情怎么樣？ ”等，同時開始錄音。最后提取錄音中的聲音的語調(diào)信息和語氣用詞。在步驟S200中，將所采集的用戶臉部特征信息及語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比判斷用戶的情緒類別。在一些實(shí)施例中，用戶的情緒類別分為“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”，且各情緒分類設(shè)置相應(yīng)的情緒值，其中，“喜”的情緒值為5，“樂”的情緒值為4，“無表情”的情緒值為3，“哀”的情緒值為2，“怒”的情緒值為I。在一些實(shí)施例中，將采集的用戶面部情緒信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比獲得第一情緒類別及其對應(yīng)的情緒值，將采集到的用戶語音情緒信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比獲得第二情緒類別及其對應(yīng)的情緒值。最后，結(jié)合第一情緒類別和第二情緒類別分別對應(yīng)的情緒值判斷用戶當(dāng)前的情緒類別。在一些實(shí)施例中，若獲得的第一情緒類別和第二情緒類別一致，則以第一情緒類別為基準(zhǔn)；若不一致，則運(yùn)用加權(quán)的方式計(jì)算第一情緒類別及第二情緒類別對應(yīng)的情緒值，進(jìn)而判斷用戶的情緒類別?？梢岳斫?，在一些實(shí)施例中，可通過洗牌算法從語音情緒對比數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)提取一個問題。在步驟S300中，根據(jù)所述用戶的情緒類別，篩選出對應(yīng)當(dāng)前用戶情緒類別的節(jié)目信息。在一些實(shí)施例中，判斷出用戶的情緒類別為喜，則從節(jié)目信息數(shù)據(jù)庫中調(diào)取歷史上用戶在喜的狀態(tài)下?？吹墓?jié)目。例如，《天天向上》。以下將通過一具體的應(yīng)用實(shí)施例對本發(fā)明的節(jié)目篩選方法做進(jìn)一步詳細(xì)的說明，在該具體實(shí)施例中，節(jié)目篩選的啟動從用戶打開電子設(shè)備開始。如圖2所示，圖2為本發(fā)明較佳實(shí)施方式節(jié)目篩選方法具體應(yīng)用實(shí)施例流程圖。該節(jié)目篩選方法包括在步驟Sll中，攝像頭鎖定用戶面部并拍攝照片。在一些實(shí)施例中，攝像頭鎖定用戶的額頭、眼角、嘴角和面容。在步驟S12中，判斷照片是否拍攝成功。如果拍攝的照片不清晰則轉(zhuǎn)回到步驟Sllo如果拍攝清晰，則進(jìn)入步驟S13?？梢岳斫?，在一些實(shí)施例中，攝像頭每隔一段時間再次對用戶面部進(jìn)行拍攝。
在步驟S13中，提取額頭、嘴角、眼角和面容等面部特征并對用戶情緒進(jìn)行初步歸類。在一些實(shí)施例中，拍攝用戶的額頭皺紋信息、嘴角的彎曲信息、眼角的彎曲和皺紋信息及面容等信息。從拍攝的照片中提取出來并與情緒對比數(shù)據(jù)庫對比后對其進(jìn)行初步的歸類。在一些實(shí)施例中，情緒對比數(shù)據(jù)庫至少具有一個面部情緒對比數(shù)據(jù)庫、一個語音情緒對比數(shù)據(jù)庫、一個類別判定數(shù)據(jù)庫和一個節(jié)目信息數(shù)據(jù)庫。在一些實(shí)施例中，面部情緒對比數(shù)據(jù)庫按性別分為男和女兩大類情緒，每個大類別中又按年齡階段分為兒童、少年、青少年、青年、壯年、中年和老年的分類別，在每一個分類別中都對應(yīng)有含有額頭、眼角、嘴角和面容等面部特征組合后的面部畫面，這些面部畫面被分別歸類到“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”;語音情緒對比數(shù)據(jù)庫具有按“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”分類的語音問題和與之對應(yīng)的說話語氣信息和反映情緒的詞匯；節(jié)目信息數(shù)據(jù)庫具有與用戶面部情緒信息及語音情緒信息對應(yīng)的歷史觀看節(jié)目。在一些實(shí)施例中，每一個情緒類別至少含有一個語音問題。在不同的實(shí)施例中，語音問題可以以不同的形式表達(dá)。在一些實(shí)施例中，語音問題可通過判斷或詢問的方式來表達(dá)，例如，語音問題可以是“你今天開心么？ ”或“今天心情怎么樣？ ”等。在一些實(shí)施例中，先根據(jù)面容信息初步判斷用戶的性別和年齡階段。
可以理解，在一些實(shí)施例中，語音問題的數(shù)量可以設(shè)置多個。在步驟S14中，判斷用戶的第一情緒類別。根據(jù)初步判斷的用戶性別和年齡階段將提取的用戶額頭、嘴角、眼角和面容等面部特征信息與面部情緒對比數(shù)據(jù)庫對比。依據(jù)對應(yīng)性別和年齡階段中采集的用戶歷史觀看節(jié)目時的額頭、嘴角、眼角和面容等面部特征信息對用戶的第一情緒類別進(jìn)行判斷。如果其中某個情緒類別的面部特征與當(dāng)前用戶的匹配度達(dá)到設(shè)定值，即判斷用戶當(dāng)前為這個情緒類別。在一些實(shí)施例中，情緒類別分為“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”，如果提取的用戶面部特征信息與面部情緒對比數(shù)據(jù)庫中采集的用戶情緒類別為“喜”時觀看節(jié)目的面部特征信息達(dá)到90%或以上的話，可以判斷用戶當(dāng)前的情緒類別為“喜”，如果達(dá)不到90%的匹配度，則判斷出用戶當(dāng)前的情緒類別不是“喜”，同理可判斷用戶當(dāng)前的情緒類別是否為“怒”、“哀”、“樂”或“無表情”。在本實(shí)施例中，按“喜”、“樂”、“無表情”、“哀”和“怒”的順序依次判斷，如果匹配度達(dá)90%以上則確定其為第一情緒類別，并進(jìn)入步驟S15。在步驟S15中，接收第一情緒類別并調(diào)用語音情緒對比數(shù)據(jù)庫與用戶交流。在一些實(shí)施例中，語氣信息獲取單元接收經(jīng)用戶的面部特征判斷出的用戶的第一情緒類別并開始調(diào)用語音情緒對比數(shù)據(jù)庫中語音問題與用戶交流。語音問題可以以不同的形式表達(dá)。在一些實(shí)施例中，語音問題可通過判斷或詢問的方式來表達(dá)，例如，語音問題可以是“你今天開心么？ ”或“今天心情怎么樣？ ”等?？梢岳斫?，語音情緒對比數(shù)據(jù)庫還可以根據(jù)情緒類別分為“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”五個類別，并根據(jù)對用戶面部判斷的情緒類別調(diào)取對應(yīng)情緒類別的問題。在步驟S16中，抓取用戶反映情緒的語音信息，對情緒類別再次進(jìn)行初步歸類。在一些實(shí)施例中，將用戶的回答錄制下來，并對其中反映用戶情緒的語調(diào)和詞語調(diào)取出來，與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫中用戶歷史觀看的節(jié)目時采集的語調(diào)和詞語對比后對其進(jìn)行初步歸類。在一些實(shí)施例中，用戶情緒類別分為“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”。例如，當(dāng)調(diào)取“今天想看什么類型的節(jié)目？ ”后，用戶不耐煩的回答“隨便”，提取其中“不耐煩”的語調(diào)和“隨便”的詞匯，并初步判斷用戶的性別和年齡階段。
在步驟S17中，判斷用戶當(dāng)前的第二情緒類別。將提取的反映用戶情緒的語調(diào)及詞語與語音情緒對比數(shù)據(jù)庫中采集的用戶歷史觀看節(jié)目時反映其情緒的語調(diào)和詞語信息進(jìn)行對比。如果其中反映用戶當(dāng)前情緒類別的語調(diào)和詞語與反映用戶歷史觀看節(jié)目中的某個情緒類別的語調(diào)和詞語的匹配度達(dá)到設(shè)定值，即判斷用戶當(dāng)前的情緒類別為用戶歷史觀看節(jié)目的該情緒類別。在一些實(shí)施例中，匹配度的設(shè)定值為90%，即匹配度達(dá)到90%或以上的話可以判斷用戶當(dāng)前的第二情緒類別。在一些實(shí)施例中，情緒類別分為“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”，如果提取的反映用戶情緒的語調(diào)及詞語與語音情緒對比數(shù)據(jù)庫中采集的用戶歷史情緒類別為“喜”時觀看節(jié)目反映其情緒的語調(diào)和詞語信息進(jìn)行對比等特征信息達(dá)到90%或以上的話，可以判斷用戶當(dāng)前的情緒類別為“喜”，如果達(dá)不到90%的匹配度則判斷出用戶當(dāng)前的情緒類別不是“喜”，同理可判斷用戶當(dāng)前的情緒類別是否為“怒”，“哀”、“樂”或“無表情”。在本實(shí)施例中，按“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”的順序依次判斷，如果匹配度達(dá)90%以上則確定其為第二情緒類別，并進(jìn)入下一步驟。在步驟S18中，根據(jù)判斷的第一情緒類別對應(yīng)的情緒值和第二情緒類別對應(yīng)的情緒值對用戶當(dāng)前的情緒類別進(jìn)行評定。在本實(shí)施例中，“喜”的情緒值為5，“樂”的情緒值為 4，“無表情”的情緒值為3，“哀”的情緒值為2，“怒”的情緒值為I。情緒類別判斷單元判斷用戶的第一情緒類別和第二情緒類別是否相同，若相同，則判斷用戶當(dāng)前的情緒類別為第一情緒類別；否則根據(jù)第一情緒類別對應(yīng)的情緒值及第二情緒類別對應(yīng)的情緒值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲得加權(quán)情緒值，并根據(jù)該加權(quán)情緒值，判斷用戶的情緒類別。在一些實(shí)施例中，第一情緒類別對應(yīng)的情緒值占60%的加權(quán)比重，第二情緒類別對應(yīng)的情緒值占40%的加權(quán)比重。在一些實(shí)施例中，第一情緒類別對應(yīng)的情緒值和第二情緒類別對應(yīng)的情緒值均為情緒類別“哀”的情緒值，則判斷出用戶情緒類別為“哀”。在步驟S19中，篩選節(jié)目，在一些實(shí)施例中，根據(jù)最終評定的用戶情緒類別調(diào)取與該用戶在該情緒類別時歷史上愛看的節(jié)目。例如，用戶當(dāng)前情緒類別為“哀”，則調(diào)取用戶在“哀”的情緒類別時?？吹墓?jié)目，如《天天向上》。在本實(shí)施例中，節(jié)目包括電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目。在步驟S20中，顯示篩選出的節(jié)目，在一些實(shí)施例中，在調(diào)取能調(diào)節(jié)用戶當(dāng)前情緒的類別節(jié)目和用戶?？吹墓?jié)目后生成菜單選項(xiàng)以供用戶選擇。在一些實(shí)施例中，在顯示節(jié)目的同時，通過語音提示用戶節(jié)目準(zhǔn)備就緒，等待用戶選擇確認(rèn)?？梢岳斫猓谝恍?shí)施例中，選擇菜單包括不選擇的選項(xiàng)以供用戶自行搜尋喜愛的節(jié)目。在步驟S21中，根據(jù)用戶選擇播放節(jié)目。當(dāng)用戶對選擇菜單進(jìn)行了選擇后，播放用戶選擇的節(jié)目。本發(fā)明所提供的節(jié)目篩選方法，通過采集用戶的面部特征信息和語音信息后判斷用戶的情緒類別，并在歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫中篩選出在該情緒類別下用戶歷史觀看的節(jié)目。如此，在無需用戶操作的前提下選擇了符合用戶當(dāng)時情緒的節(jié)目，節(jié)省了用戶篩選節(jié)目的時間。本發(fā)明進(jìn)一步提供了一種具有情緒識別功能的節(jié)目篩選系統(tǒng)。請參照圖3，其本發(fā)明較佳實(shí)施方式的節(jié)目篩選系統(tǒng)的模塊示意圖。在本實(shí)施例中，節(jié)目篩選系統(tǒng)10可應(yīng)用于具有節(jié)目播放功能的電子設(shè)備，如電視機(jī)、卡拉ok點(diǎn)歌機(jī)或車載影音設(shè)備等中，為用戶提供符合其當(dāng)前情緒的節(jié)目。在本實(shí)施例中，節(jié)目篩選系統(tǒng)10包括采集模塊100、情緒判斷模塊200及節(jié)目篩選模塊300且采集模塊100、情緒判斷模塊200及節(jié)目篩選模塊300均與歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫400相連。節(jié)目篩選操作所需的數(shù)據(jù)包括歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫400，歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫400用于存儲實(shí)現(xiàn)節(jié)目篩選操作所需的相應(yīng)的數(shù)據(jù)。在一些實(shí)施例中，該歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫400至少具有一個面部情緒對比數(shù)據(jù)庫、一個語音情緒對比數(shù)據(jù)庫及節(jié)目信息數(shù)據(jù)庫。在一些實(shí)施例中，面部情緒對比數(shù)據(jù)庫按性別分為男和女兩大類情緒，每個大類別中又按年齡階段分為兒童、少年、青少年、青年、壯年、中年和老年的分類別，在每一個分類別中都對應(yīng)有含有額頭、眼角、嘴角和面容等面部特征組合后的面部畫面，這些面部畫面被分別歸類到“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”。當(dāng)用戶的性別、年齡階段和當(dāng)前的面部特征確定后，與面部情緒對比數(shù)據(jù)庫中的面部畫面進(jìn)行對比并判斷出與之最接近的情緒類 別。在一些實(shí)施例中，語音情緒對比數(shù)據(jù)庫具有按“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”分類的語音問題和與之對應(yīng)的說話語氣信息和反映情緒的詞匯。在一些實(shí)施例中，每一個情緒分類至少含有一個語音問題。在不同的實(shí)施例中，語音問題可以以不同的形式表達(dá)。在一些實(shí)施例中，語音問題可通過判斷或詢問的方式來表達(dá)，例如，語音問題可以是“你今天開心么？ ”或“今天心情怎么樣？ ”等。在一些實(shí)施例中，語音情緒對比數(shù)據(jù)庫還具有語氣數(shù)據(jù)庫和情緒詞匯數(shù)據(jù)庫。其中，語氣數(shù)據(jù)庫內(nèi)具有各種語調(diào)的音調(diào)，用于與用戶回答的語調(diào)作對比。情緒詞匯數(shù)據(jù)庫內(nèi)包含有各種反映情緒的詞匯，用于與用戶回答的內(nèi)容作對比。例如，用戶用低沉的聲音回答“不開心”，將會與數(shù)據(jù)庫中的“哀”相對應(yīng)?？梢岳斫?，在一些實(shí)施例中，面部情緒對比數(shù)據(jù)庫只按年齡階段分為兒童、少年、青少年、青年、壯年、中年和老年。然后對每一個年齡階段的額頭、眼角、嘴角和面容等特征組合后形成面部畫面，并將這些面部畫面被分別歸類到“喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”?？梢岳斫獾氖?，在一些實(shí)施例中，用戶可以自行選擇自己當(dāng)下的心情，節(jié)目篩選模塊300可以根據(jù)用戶的選擇篩選出對應(yīng)情緒類別的節(jié)目。情緒判斷模塊200用于采集用戶當(dāng)前的臉部特征信息和語音信息，調(diào)取預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫400中的符合當(dāng)前臉部特征信息和語音信息并根據(jù)該臉部特征信息和語音信息判斷用戶當(dāng)前的情緒類別。參考圖4，圖4為圖3所示的節(jié)目篩選系統(tǒng)的采集模塊的示意圖。在一些實(shí)施例中，采集模塊100包括臉部特征獲取單元110和語氣信息獲取單元120。臉部特征獲取單元110連接至電子設(shè)備開關(guān)，用于在電子設(shè)備工作后鎖定用戶并對鎖定后的用戶進(jìn)行拍攝，并提取用戶的面部照片的額頭、眼角、嘴角和面容等臉部特征。語氣信息獲取單元120與臉部特征獲取單元110相連，用于在獲得臉部特征后調(diào)取語音情緒對比數(shù)據(jù)庫并問用戶問題，然后從錄制的用戶回答問題的內(nèi)容中的提取語調(diào)和語氣用詞。在一些實(shí)施例中，用戶開啟電子設(shè)備后，攝像頭啟動并在其拍攝范圍內(nèi)自行捕捉用戶后鎖定其面部。連續(xù)拍攝幾張照片，從照片中提取用戶的額頭、眼角、嘴角和面容等特征信息?？梢岳斫?，在一些實(shí)施例中，語氣信息獲取單元120可通過隨機(jī)的方式從歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫400的語音情緒對比數(shù)據(jù)庫中提取問題。具體而言，當(dāng)語氣信息獲取單元120接收到臉部特征獲取單元Iio提取完畢的信號后即執(zhí)行特定的算法，例如在一些實(shí)施例中，可采用洗牌算法從歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫400的語音情緒對比數(shù)據(jù)庫中隨即提取一個問題發(fā)問?？梢岳斫?，在一些實(shí)施例中，可根據(jù)照片中用戶的額頭、眼角、嘴角和面容等特征信息所歸屬的情緒類別選擇對應(yīng)的問題進(jìn)行提問。例如，在一些實(shí)施例中，當(dāng)根據(jù)拍攝的照片可將其歸類到“喜”的類別時，可以調(diào)取“今天你高興么？ ”類型的問題；當(dāng)根據(jù)拍攝的照片可將其歸類到“怒”的類別，此時，可以調(diào)取“今天有令你氣憤的事情發(fā)生么？ ”。參考圖5，圖5為圖3所示的節(jié)目篩選系統(tǒng)的情緒判斷模塊200的示意圖。在一些實(shí)施例中，情緒判斷模塊200包括情緒值計(jì)算單元210和情緒類別判斷單元220。情緒值計(jì)算單元210用于將所采集的用戶臉部特征信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫400的歷史采集的臉部特征信息進(jìn)行對比，獲得第一情緒類別及對應(yīng)該類別的第一情緒值；將所采集的語音信息與預(yù)置在歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫400中的歷史采集的語音信息進(jìn)行對比，獲得第二情緒類別及對應(yīng)該類別的第二情緒值；在一些實(shí)施例中，“喜”的情緒值為5，“樂”的情緒 值為4，“無表情”的情緒值為3，“哀”的情緒值為2和“怒”的情緒值為I。情緒類別判斷單元220用于判斷第一情緒類別與第二情緒類別是否一致；若是，則根據(jù)第一情緒類別，判斷為用戶的情緒類別；否則根據(jù)第一情緒值及第二情緒值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲得加權(quán)情緒值，并根據(jù)該加權(quán)情緒值，判斷用戶的情緒類別。在一些實(shí)施例中，第一情緒類別與第二情緒類別相同。例如，當(dāng)?shù)谝磺榫w類別與第二情緒類別均為“哀”時，以第一情緒類別“哀”作為用戶的情緒類別。在一些實(shí)施例中，第一情緒類別與第二情緒類別不相同，則對第一情緒類別對應(yīng)的情緒值及第二情緒類別對應(yīng)的情緒值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算并判斷用戶的情緒類別。例如，當(dāng)?shù)谝磺榫w類別為“喜”而與第二情緒類別為“哀”時，對第一情緒類別對應(yīng)的情緒值及第二情緒類別對應(yīng)的情緒值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算。在一些實(shí)施例中，采集的用戶臉部特征信息判斷的結(jié)果占60%加權(quán)值，采集的用戶語音信息判斷的結(jié)果占40%加權(quán)值，用戶的情緒類別公式為第一情緒值X60% +第二情緒值X40%=用戶的情緒值。如果第一情緒值為“喜”對應(yīng)的情緒值5而第二情緒值為“樂”對應(yīng)的情緒值4，則用戶的當(dāng)前的情緒值為4. 6，大于“喜”和“樂”對應(yīng)情緒值的平均值4. 5，判斷用戶當(dāng)前情緒類別為“喜”。節(jié)目篩選模塊300包括電視節(jié)目篩選單元及網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目篩選單元，電視節(jié)目篩選單元接收情緒判斷模塊200判斷的用戶情緒類別，并根據(jù)用戶的情緒類別，篩選出歷史上用戶在該情緒類別下觀看的電視節(jié)目信息，網(wǎng)絡(luò)影音篩選單元同時接收情緒判斷模塊200判斷的用戶情緒類別，并根據(jù)用戶的情緒類別，篩選出歷史上用戶在該情緒類別下觀看的網(wǎng)絡(luò)影音信息。具體來說，當(dāng)歷史上用戶在“哀”的情緒類別下觀看了周星馳的《大話西游》，下次當(dāng)節(jié)目篩選系統(tǒng)判斷出用戶在“哀”的情緒類別時，會調(diào)取出關(guān)于周星馳的系列電影?？梢岳斫獾氖牵谝恍?shí)施例中，節(jié)目篩選模塊300還包括用戶選擇單元500。如圖6所示，圖6為用戶選擇單元500的示意圖。用戶選擇單元500包括顯示單元510和語音提示單元520，顯示單元510用于在篩選出可以調(diào)節(jié)當(dāng)前情緒的電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目后顯示選擇和不選擇的兩個選擇菜單，語音提示單元520用于提示用戶節(jié)目準(zhǔn)備就緒，可以進(jìn)行選擇。當(dāng)節(jié)目篩選模塊300將電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目分類后即跳入用戶選擇單元500，以便用戶選擇。本發(fā)明進(jìn)一步提供一種具有上述節(jié)目篩選系統(tǒng)的電視。本發(fā)明所提供的一種具有情緒識別功能的節(jié)目篩選系統(tǒng)10，通過設(shè)置采集模塊100，采集用戶特征信息。然后再通過情緒判斷模塊200將所采集的用戶特征信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫400對比判斷用戶的情緒類別。節(jié)目篩選模塊300根據(jù)用戶的情緒類別篩選出歷史上用戶在該情緒類別下觀看的電視節(jié)目信息和網(wǎng)絡(luò)影音節(jié)目信息。如此，在無需用戶操作的前提下選擇了符合用戶當(dāng)時情緒的電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目，為用戶帶來便利，節(jié)省了用戶篩選節(jié)目的時間。
以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種節(jié)目篩選方法，其特征在于，包括以下步驟采集用戶臉部特征信息及語音信息；將所采集的用戶臉部特征信息及語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比判斷用戶的情緒類別；根據(jù)所述用戶的情緒類別，篩選出對應(yīng)當(dāng)前用戶情緒類別的節(jié)目信息。
2.如權(quán)利要求1所述的節(jié)目篩選方法，其特征在于，所述采集用戶臉部特征信息及語音信息包括對進(jìn)入拍攝范圍的用戶臉部進(jìn)行鎖定，并進(jìn)行拍攝；對所拍攝的圖片進(jìn)行特征提取，采集臉部特征信息；調(diào)用預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫中的提問信息與用戶對話并采集用戶的語音信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的節(jié)目篩選方法，其特征在于，將所采集的用戶臉部特征信息及語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比判斷用戶的情緒類別包括將所采集的用戶臉部特征信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，獲得第一情緒類別；將所采集的用戶語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，獲得第二情緒類別；判斷第一情緒類別與第二情緒類別是否一致，若是則根據(jù)第一情緒類別，判斷用戶的情緒類別；若否，根據(jù)第一情緒類別及第二情緒類別對應(yīng)的情緒值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲得加權(quán)情緒值，并根據(jù)該加權(quán)情緒值，判斷用戶的情緒類別。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的節(jié)目篩選方法，其特征在于，所述用戶的情緒類別分為“喜”、 “怒”、“哀”、“樂”和“無表情”，且每個情緒類別對應(yīng)一個情緒值，其中，“喜”的情緒值為5， “樂”的情緒值為4，“無表情”的情緒值為3，“哀”的情緒值為2，“怒”的情緒值為I。
5.如權(quán)利要求2所述的節(jié)目篩選方法，其特征在于，所述預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫包括面部情緒對比數(shù)據(jù)庫，用于存儲歷史采集的用戶臉部表情信息；語音情緒對比數(shù)據(jù)庫，用于存儲對用戶進(jìn)行提問的信息以及歷史采集的用戶情緒的詞語信息和語調(diào)信息；節(jié)目信息數(shù)據(jù)庫，用于存儲歷史采集的用戶觀看的節(jié)目信息。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的節(jié)目篩選方法，其特征在于，所述節(jié)目信息包括電視節(jié)目信息及網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目信息。
7.一種具有情緒識別功能的節(jié)目篩選系統(tǒng)，其特征在于，包括采集模塊，用于采集用戶臉部特征信息及語音信息；情緒判斷模塊，用于將所采集的用戶臉部特征信息及語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比判斷用戶的情緒類別；節(jié)目篩選模塊，用于根據(jù)所述用戶的情緒類別，篩選出對應(yīng)當(dāng)前用戶情緒類別的節(jié)目信息。
8.如權(quán)利要求7所述的節(jié)目篩選系統(tǒng)，其特征在于，所述采集模塊包括臉部特征獲取單元，用于對進(jìn)入拍攝范圍的用戶面部進(jìn)行鎖定，進(jìn)行拍攝，對所拍攝的圖片進(jìn)行特征提取，采集臉部特征信息；語氣信息獲取單元，用于調(diào)用預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫中的提問信息與用戶對話并采集用戶的語音信息。
9.如權(quán)利要求8所述的節(jié)目篩選系統(tǒng)，其特征在于，所述情緒判斷模塊包括情緒值計(jì)算單元，用于將所采集的用戶臉部特征信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，獲得對應(yīng)所述第一情緒類別對應(yīng)的情緒值；將所采集的語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，獲得第二情緒類別對應(yīng)的情緒值；情緒類別判斷單元，用于判斷第一情緒類別與第二情緒類別是否一致；若是則根據(jù)第一情緒類別，判斷用戶的情緒類別；若否則根據(jù)第一情緒類別對應(yīng)的情緒值及第二情緒類別對應(yīng)的情緒值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲得加權(quán)情緒值，并根據(jù)該加權(quán)情緒值，判斷用戶的情緒類別。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的節(jié)目篩選系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶的情緒類別分為 “喜”、“怒”、“哀”、“樂”和“無表情”，且每個情緒類別對應(yīng)一個情緒值，其中，“喜”的情緒值為5，“樂”的情緒值為4，“無表情”的情緒值為3，“哀”的情緒值為2，“怒”的情緒值為I。
11.如權(quán)利要求8所述的節(jié)目篩選系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫包括面部情緒對比數(shù)據(jù)庫，用于存儲歷史采集的用戶臉部表情特征信息；語音情緒對比數(shù)據(jù)庫，用于存儲對用戶進(jìn)行提問的信息以及歷史采集的用于對比用戶情緒的詞語信息和語調(diào)信息；節(jié)目信息數(shù)據(jù)庫，用于存儲歷史采集的用戶觀看的節(jié)目信息。
12.—種電視，其特征在于，包括如權(quán)利要求7-11任一項(xiàng)所述的節(jié)目篩選系統(tǒng)。
全文摘要
本發(fā)明提供一種具有情緒識別功能的節(jié)目篩選方法，包括以下幾個步驟采集用戶臉部特征信息及語音信息；將所采集的用戶臉部特征信息及語音信息與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比判斷用戶的情緒類別；根據(jù)所述用戶的情緒類別，篩選出對應(yīng)當(dāng)前用戶情緒類別的節(jié)目信息。本發(fā)明還公開了一種具有情緒識別功能的節(jié)目篩選系統(tǒng)及具有該系統(tǒng)的電視。本發(fā)明的節(jié)目篩選方法通過采集用戶的臉部特征信息和語音信息后與預(yù)置的歷史情緒對比數(shù)據(jù)庫對比后判斷用戶當(dāng)前的情緒類別，最后篩選出與之相對應(yīng)的歷史觀看的電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目，如此，在無需用戶操作的前提下選擇了符合用戶當(dāng)時情緒的電視節(jié)目和網(wǎng)絡(luò)影視節(jié)目，節(jié)省了用戶篩選節(jié)目的時間。
文檔編號H04N21/435GK103024521SQ20121057921
公開日2013年4月3日 申請日期2012年12月27日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月27日
發(fā)明者董凱文 申請人:深圳Tcl新技術(shù)有限公司