一种动态色彩情绪干预方法、装置、设备及存储介质

1.本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种动态色彩情绪干预方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.自闭症谱系障碍，简称自闭症，是一种广泛性发展障碍，起病于36个月内，核心临床症状包括社会交网障碍、交流障碍、兴趣狭窄以及重复刻板行为。目前尚无有效药物可以治愈孤独症，需要依靠长期教育干预辅助治愈，患者如果得不到及时的干预治疗，将会导致终身残障。且随着当今社会各种各样的压力越来越大，给人们的心理健康带来了巨大的挑战，越来越多的负面情绪使焦虑症和孤独症发病率越来越高，对教育康复的需求也不断增加。
3.目前针对患者的情绪干预应从情绪认知、情绪模仿长期系统化的训练加以改善，然而，现有的情绪干预过程需要人工进行调整，缺乏智能性，无法自动生成准确的干预方案，无法根据患者表现提供必要的强化干预响应，干预效果不佳。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例提供了一种动态色彩情绪干预方法，以解决现有干预手段对患者的情绪干预效果差的问题。
5.为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.本发明实施例提供了一种动态色彩情绪干预方法，包括：
7.获取用户当前的初始面部信息，并对所述初始面部信息进行识别分析得到初始情绪状态；
8.从预设的画面库中提取与所述初始情绪状态对应的情绪干扰画面向所述用户进行显示，并在显示过程中获取用户的第二面部信息；
9.对所述第二面部信息进行识别分析得到第二情绪状态；
10.根据所述第二情绪状态与所述初始情绪状态之间的差异对所述情绪干扰画面进行调整，直至所述第二情绪状态与所述初始情绪状态之间的差异大于预设阈值完成情绪干预。
11.可选的，所述对所述初始面部信息进行识别分析得到初始情绪状态，包括：
12.从所述初始面部信息中提取面部特征点的特征数据；
13.对所述特征数据进行特征识别，得到情绪特征；
14.将所述情绪特征与预设的情绪库进行比对，得到与所述情绪特征对应的初始情绪状态。
15.可选的，所述根据所述第二情绪状态与所述初始情绪状态之间的差异对所述情绪干扰画面进行调整，包括：
16.根据所述第二情绪状态与所述初始情绪状态之间的差异，判断情绪状态是否发生
改变；
17.当情绪状态发生改变但小于预设阈值时，从预设的画面库中提取与所述第二情绪状态对应的情绪干扰画面，并返回向所述用户进行显示的步骤。
18.可选的，所述动态色彩情绪干预方法，还包括：
19.当所述情绪状态未发生改变时，对所述情绪干扰画面的显示效果进行调整，并返回在显示过程中获取用户的第二面部信息的步骤。
20.可选的，当情绪状态发生改变时，所述方法还包括：
21.对所述第二面部信息、所述初始面部信息和所述情绪干扰画面进行组合匹配标注；
22.将与所述情绪干扰画面对应的色彩情绪干扰数据导入所述组合匹配标注中；
23.基于分类整理后的组合匹配标注构建与所述用户对应的色彩情绪干预数据库。
24.可选的，在获取用户当前的初始面部信息之前，所述方法还包括：
25.向用户显示预设的提示画面，并实时获取所述用户的体位感应信息；
26.根据所述体位感应信息判断所述用户是否正在观看所述提示画面；
27.若所述用户未观看所述提示画面，则对所述用户进行语音提示；
28.若所述用户正在观看所述提示画面，则继续执行后续的情绪干预步骤。
29.本发明实施例还提供了一种动态色彩情绪干预装置，包括：
30.获取模块，用于获取用户当前的初始面部信息和第二面部信息；
31.显示模块，用于从预设的情绪干扰画面库中提取与所述初始情绪状态对应的情绪干扰画面向所述用户进行显示；
32.识别分析模块，用于对所述初始面部信息进行识别分析得到初始情绪状态，对所述第二面部信息进行识别分析得到第二情绪状态；
33.分析调整模块，用于根据所述第二情绪状态与所述初始情绪状态之间的差异对所述情绪干扰画面进行调整，直至所述第二情绪状态与所述初始情绪状态之间的差异大于预设阈值完成情绪干预。
34.本发明实施例还提供了一种动态色彩情绪干预设备，包括：
35.底座、座椅、摄像头、显示器、存储器和处理器；
36.所述座椅固定在所述底座上，所述底座上位于座椅后方固定有立柱，所述立柱顶端平行于底座固定有横杆，所述横杆远离立柱的一端设置有连接架，所述显示器和所述摄像头固定在所述连接架上；
37.所述摄像头和所述显示器与所述处理器连接，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行本发明实施例提供的动态色彩情绪干预方法。
38.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行本发明实施例提供的动态色彩情绪干预方法。
39.可选的，所述动态色彩情绪干预设备，还包括：
40.体能特征检测装置，所述体能特征检测装置固定于所述连接架上，正对所述座椅设置，所述体能特征检测装置与所述处理器连接，用于监测用户的体能特征。
41.本发明技术方案，具有如下优点：
42.本发明提供了一种动态色彩情绪干预方法，通过获取用户当前的初始面部信息，并对初始面部信息进行识别分析得到初始情绪状态；从预设的画面库中提取与初始情绪状态对应的情绪干扰画面向用户进行显示，并在显示过程中获取用户的第二面部信息；对第二面部信息进行识别分析得到第二情绪状态；根据第二情绪状态与初始情绪状态之间的差异对情绪干扰画面进行调整，直至第二情绪状态与初始情绪状态之间的差异大于预设阈值完成情绪干预。本发明通过对用户的面部表情进行识别，根据不同的情绪状态自动选取不同色彩搭配的情绪干扰画面对用户的情绪进行干扰，自动化程度和精确度高，干扰效果好。
附图说明
43.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
44.图1为本发明实施例中的动态色彩情绪干预方法的流程图；
45.图2为根据本发明实施例中对初始面部信息进行识别分析的流程图；
46.图3为根据本发明实施例中对情绪干扰画面进行调整的流程图；
47.图4为根据本发明实施例中构建色彩情绪干预数据库的流程图；
48.图5为根据本发明实施例中判断用户是否正在观看的流程图；
49.图6为本发明实施例中的动态色彩情绪干预装置的结构示意图；
50.图7为本发明实施例中的动态色彩情绪干预设备的结构示意图。
具体实施方式
51.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
52.根据本发明实施例，提供了一种动态色彩情绪干预方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
53.在本实施例中提供了一种动态色彩情绪干预方法，可用于需要对自闭症患者进行情绪干预的场景，如图1所示，该动态色彩情绪干预方法包括如下步骤：
54.步骤s1：获取用户当前的初始面部信息，并对初始面部信息进行识别分析得到初始情绪状态。具体的，通过对用户的初始面部信息进行识别分析，可以较为准确的得知用户当前的情绪状态，从而便于后续根据此情绪状态选取合适的情绪干扰画面影响用户的情绪，使用户的情绪发生改变。还可以在情绪干预前采用panas(positive and negative affect scale正性负性情绪量表)对用户的积极情绪和消极情绪及水平进行简单的测量和分类，并将测试分类结果与初始情绪状态进行比对查看是否存在较大差异，若存在较大差
异，可以重新采集面部信息进行识别或通过人工方式查看差异原因，提高初始情绪状态的识别准确性。
55.步骤s2：从预设的画面库中提取与初始情绪状态对应的情绪干扰画面向用户进行显示，并在显示过程中获取用户的第二面部信息。具体的，由于颜色是通过人的视觉起作用的，不同颜色所发出的光的波长不同，当人眼接触到不同的颜色，大脑神经做出的联想跟反应也不一样，因此色彩可以对人的心理情绪带来直接的影响。人的面部表情信息可以反应人的情绪状态，人在面部表情上的细微变化可以很直观的反应人的情绪上的细微变化，预设的画面库中存储有多种类型的情绪干扰画面，情绪干扰画面是针对不同的情绪状态设置的，通过不同颜色的色彩组合，可以对不同的情绪进行更为针对性的干扰，使干扰更加准确、效果更好，情绪干扰画面可以是一组不同颜色图片构成的图组、也可是一张由不同色彩构建的干扰图，通过建立画面库中不同情绪干扰画面与情绪状态之间的映射关系，在识别出用户的情绪状态后，可以快速的根据映射关系进行画面的提取，速度快、效率高。
56.步骤s3：对第二面部信息进行识别分析得到第二情绪状态。具体的，通过情绪干扰画面对用户进行情绪干扰后，在干扰过程中获取第二面部信息并进行识别分析，用于和初始情绪状态形成对比，查看用户情绪是否发生改变。
57.步骤s4：根据第二情绪状态与初始情绪状态之间的差异对情绪干扰画面进行调整，直至第二情绪状态与初始情绪状态之间的差异大于预设阈值完成情绪干预。具体的，通过根据用户的情绪变化情况自动调整情绪干扰画面，准确度高，直至用户情绪状态相较于初始情绪状态产生较大改变，调整过程中无需人工参与，自动化程度高，干预效果好。
58.通过上述步骤s1至步骤s4，本发明实施例提供的动态色彩情绪干预方法，通过对用户的面部表情进行识别，根据不同的情绪状态自动选取不同色彩搭配的情绪干扰画面对用户的情绪进行干扰，自动化程度和精确度高，干扰效果好。
59.具体地，在一实施例中，上述的步骤s1中对初始面部信息进行识别分析得到初始情绪状态，如图2所示，具体包括如下步骤：
60.步骤s11：从初始面部信息中提取面部特征点的特征数据。具体的，通过提取面部特征点的特征数据，可以更精准的对用户的面部表情进行分析。
61.步骤s12：对特征数据进行特征识别，得到情绪特征。具体的，不同的面部表情能够体现出不同的情绪，细微的变化就能反映出用户的心理变化状态，通过分析出与情绪相关的表情数据并进行特征识别，可以得到更具有准确性和代表性的情绪特征，便于后续对用户的心理情绪进行分析。
62.步骤s13：将情绪特征与预设的情绪库进行比对，得到与情绪特征对应的初始情绪状态。具体的，预设的情绪库中存储有大量的情绪特征数据，通过比对，可以准确得到用户的情绪状态。
63.具体地，在一实施例中，上述的步骤s4，如图3所示，具体包括如下步骤：
64.步骤s41：根据第二情绪状态与初始情绪状态之间的差异，判断情绪状态是否发生改变。具体的，不同用户对色彩的敏感度不同，通过对比干扰前后的情绪差异，可以直观得到用户的情绪变化，从而判断是否进行了有效的干扰。
65.步骤s42：当情绪状态发生改变但小于预设阈值时，从预设的画面库中提取与第二情绪状态对应的情绪干扰画面，并返回向用户进行显示的步骤。具体的，当情绪状态发生改
变但小于预设阈值时，说明情绪干扰画面对用户产生了影响，并且用户的情绪发生了细微的改变，基于改变后的情绪状态，从预设的画面库中重新提取与改变后的情绪状态对应的情绪干扰画面进行情绪干扰，直至用户的情绪状态相较于初始情绪状态发生较大改变，说明干预得到了较好的效果。
66.具体地，在一实施例中，上述的步骤s4，还包括如下步骤：
67.当情绪状态未发生改变时，对情绪干扰画面的显示效果进行调整，并返回在显示过程中获取用户的第二面部信息的步骤。具体的，当情绪状态未发生改变时，说明用户可能对当前的情绪干扰画面色彩不敏感，可以按照预设调整阈值逐步调整情绪干扰画面的亮度、对比度等显示效果，并重新获取用户的面部信息进行分析，查看用户是否产生了情绪变化，此过程可以根据用户的色彩敏感度进行记忆调整，在出现情绪变化后，后续的情绪干扰画面可采用同样的显示效果进行显示，提高干扰效率；若将显示效果逐渐调整至最大值仍然未发生情绪状态的改变，可以相应的增加声音、投影或其他氛围干扰，在用户出现情绪波动后，重新执行动态色彩情绪干扰。
68.具体地，在一实施例中，上述的动态色彩情绪干预方法，如图4所示，还包括如下步骤：
69.步骤s51：对第二面部信息、初始面部信息和情绪干扰画面进行组合匹配标注。具体的，通过组合匹配标注，可以有效反映出对用户的情绪产生有效干扰的情绪干扰画面，通过标注可以反映出对应的情绪干扰画面可以对用户产生的情绪转变情况。
70.步骤s52：将与情绪干扰画面对应的色彩情绪干扰数据导入组合匹配标注中。具体的，色彩情绪干扰数据包括色彩类型、组合方式、显示效果等，通过导入数据，形成匹配记忆，便于后续使用。
71.步骤s53：基于分类整理后的组合匹配标注构建与用户对应的色彩情绪干预数据库。具体的，通过建立每个用户的色彩情绪干预数据库，可以在后续的干扰过程中，基于用户的情绪状态快速匹配相应的情绪干扰画面进行干扰，后期可以根据用户需求加快画面调整的速度，降低自闭症儿童的情绪调整时间，达到更高的干预效果。
72.具体地，在一实施例中，上述的步骤s1之前，如图5所示，还包括如下步骤：
73.步骤s01：向用户显示预设的提示画面，并实时获取用户的体位感应信息。
74.步骤s02：根据体位感应信息判断用户是否正在观看提示画面。
75.步骤s03：若用户未观看提示画面，则对用户进行语音提示。
76.步骤s04：若用户正在观看提示画面，则继续执行后续的情绪干预步骤。
77.具体的，此过程是为了保证用户的注意力在情绪干扰画面上，防止产生无效干预，提高干预的效果。
78.在本实施例中还提供了一种动态色彩情绪干预装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
79.本实施例提供一种动态色彩情绪干预装置，如图6所示，包括：
80.获取模块101，用于获取用户当前的初始面部信息和第二面部信息，详细内容参见上述方法实施例中步骤s1和步骤s2的相关描述，在此不再进行赘述。
81.显示模块102，用于从预设的情绪干扰画面库中提取与初始情绪状态对应的情绪干扰画面向用户进行显示，详细内容参见上述方法实施例中步骤s2的相关描述，在此不再进行赘述。
82.识别分析模块103，用于对初始面部信息进行识别分析得到初始情绪状态，对第二面部信息进行识别分析得到第二情绪状态，详细内容参见上述方法实施例中步骤s1和步骤s3的相关描述，在此不再进行赘述。
83.分析调整模块104，用于根据第二情绪状态与初始情绪状态之间的差异对情绪干扰画面进行调整，直至第二情绪状态与初始情绪状态之间的差异大于预设阈值完成情绪干预，详细内容参见上述方法实施例中步骤s4的相关描述，在此不再进行赘述。
84.本实施例中的动态色彩情绪干预装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指asic电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。
85.上述各个模块的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。
86.根据本发明实施例还提供了一种动态色彩情绪干预设备，如图7所示，该动态色彩情绪干预设备包括：底座1、座椅2、摄像头3、显示器4、存储器5和处理器6；
87.座椅2固定在底座1上，底座1上位于座椅2后方固定有立柱7，立柱7顶端平行于底座1固定有横杆8，横杆8远离立柱7的一端设置有连接架9，显示器4和摄像头3固定在连接架9上；
88.处理器6和存储器5，其中处理器6和存储器5可以通过总线或者其他方式连接。
89.处理器6可以为中央处理器6(central processing unit，cpu)。处理器6还可以为其他通用处理器6、数字信号处理器6(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
90.存储器5作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明方法实施例中的方法所对应的程序指令/模块。处理器6通过运行存储在存储器5中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器6的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的方法。
91.存储器5可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器6所创建的数据等。此外，存储器5可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器5可选包括相对于处理器6远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器6。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
92.一个或者多个模块存储在存储器5中，当被处理器6执行时，执行上述方法实施例中的方法。
93.上述电子设备具体细节可以对应参阅上述方法实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
94.具体地，在一实施例中，上述的动态色彩情绪干预设备，还包括：体能特征检测装
置10，体能特征检测装置固定于连接架9上，正对座椅2设置，体能特征检测装置与处理器6连接，用于监测用户的体能特征。具体的，体能特征检测装置包括红外发射检测和温度感应器，通过红外感应和温度感应用户的体能特征，可以很好的反应出用户的位置是否在座椅2上，还可以反应用户的头部角度信息，是否正在观看显示器4。红外发射器组阻挡触发温度感应器检测遮挡物的温度，纤维温度正常再触发摄像头3进行拍摄，从而达到高识别性系统激活，具有可识别性效果，从而达到快速面部信息识别与输出。
95.具体地，在一实施例中，上述的动态色彩情绪干预设备，还包括：氛围模组，氛围模组包括音频设备11和投影设备12，音频设备11固定在底座1上，投影设备12固定在横杆8下端面。具体的，氛围模组可以根据情绪干扰画面所显示的内容进行氛围渲染，以达到更好的干扰效果。
96.本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-state drive，ssd)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
97.虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。