情绪识别的方法、装置、存储介质以及电子设备与流程

技术特征：
1.一种情绪识别的方法，其特征在于，包括：获取目标对象的主视图中的特征点，得到多个第一特征点，并获取所述目标对象的至少一个侧视图中的特征点，得到至少一个第二特征点集合，其中，每个所述第二特征点集合中包含多个第二特征点，每个所述第一特征点对应一个所述第二特征点；根据每个所述第一特征点的位置信息确定第一特征矩阵，得到多个所述第一特征矩阵，并根据每个所述第二特征点的位置信息确定第二特征矩阵，得到多个所述第二特征矩阵；根据每个所述第一特征矩阵计算对应的所述第一特征点在目标坐标系中的二维坐标，得到多个第一二维坐标，并根据每个所述第二特征矩阵计算对应的所述第二特征点在所述目标坐标系中的二维坐标，得到多个第二二维坐标；根据所述第一特征点和所述第二特征点之间的对应关系将多个所述第一二维坐标和多个所述第二二维坐标进行分组，得到多组所述二维坐标，并分别通过每组所述二维坐标生成三维坐标，得到多个所述三维坐标；根据多个所述三维坐标生成所述目标对象的三维模型，并根据所述三维模型确定所述目标对象的情绪信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个所述第一特征点的位置信息确定第一特征矩阵，得到多个所述第一特征矩阵，并根据每个所述第二特征点的位置信息确定第二特征矩阵，得到多个所述第二特征矩阵包括：获取每个所述第一特征点在所述主视图中的纵坐标和横坐标，分别将每个所述第一特征点在所述主视图中的纵坐标和横坐标组合为矩阵，得到多个所述第一特征矩阵，其中，所述第一特征矩阵表示为：an[i][j]，其中，an为第n个所述第一特征点，i为所述第一特征点在所述主视图中的纵坐标，j为所述第一特征点在所述主视图中的横坐标；获取每个所述第二特征点在对应的所述侧视图中的纵坐标和横坐标，分别将每个所述第二特征点在所述侧视图中的纵坐标和横坐标组合为矩阵，得到多个所述第二特征矩阵，其中，所述第一特征矩阵表示为：bn[a][b]，其中，bn为第n个所述第二特征点，a为所述第二特征点在所述侧视图中的纵坐标，b为所述第二特征点在所述侧视图中的横坐标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每个所述第一特征矩阵计算对应的所述第一特征点在目标坐标系中的二维坐标，得到多个第一二维坐标，并根据每个所述第二特征矩阵计算对应的所述第二特征点在所述目标坐标系中的二维坐标，得到多个第二二维坐标包括：通过如下公式计算所述第一特征点在所述目标坐标系中的二维坐标，得到所述第一二维坐标：r(y,z)＝([(i/m1)*y*d],[(j/n1)*z*d])其中，r(y,z)为所述第一二维坐标，m1为所述主视图的横向长度，n1为所述主视图的纵向长度，y为所述目标坐标系的y轴的长度，z为所述目标坐标系的z轴的长度，所述y轴与所述z轴垂直，d为比例系数；通过如下公式计算所述第二特征点在所述目标坐标系中的二维坐标，得到所述第二二维坐标：r(y,x)＝([(a/m2)*y*d],[(b/n2)*x*d])
其中，r(y,x)为所述第二二维坐标，m2为所述侧视图的横向长度，n2为所述侧视图的纵向长度，y为所述目标坐标系的y轴的长度，x为所述目标坐标系的x轴的长度，所述x轴与所述z轴垂直并且与所述y轴垂直，d为比例系数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一特征点和所述第二特征点之间的对应关系将多个所述第一二维坐标和多个所述第二二维坐标进行分组，得到多组所述二维坐标包括：根据所述第一特征点和所述第二特征点的对应关系确定所述第一二维坐标和所述第二二维坐标之间的对应关系；将存在对应关系的所述第一二维坐标和所述第二二维坐标分为一组，得到多组所述二维坐标；根据共同的坐标轴将每组所述二维坐标中的所述第一二维坐标和所述第二二维坐标进行合并，生成所述三维坐标。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据多个所述三维坐标生成所述目标对象的三维模型之前，所述方法还包括：判断多个所述三维坐标中是否存在相同的三维坐标；在多个所述三维坐标中存在所述相同的三维坐标的情况下，将所述相同的三维坐标进行合并，直至多个所述三维坐标中不存在所述相同的三维坐标。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据多个所述三维坐标生成所述目标对象的三维模型之后，所述方法还包括：将多个所述三维坐标进行连接，根据多个所述三维坐标之间的连接关系确定所述三维模型的多个向量；将多个所述三维坐标以及多个所述向量确定为所述三维模型的图数据，并将所述图数据进行存储。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将多个所述三维坐标进行连接，根据多个所述三维坐标之间的连接关系确定所述三维模型的多个向量包括：将所述目标坐标系所在空间按照任意平面进行分层，得到多层空间；将同一层空间中的所述三维坐标之间进行连接，并根据同一层空间中的所述三维坐标之间的连接关系确定多个第一向量；将相邻层空间中距离最近的两个所述三维坐标之间进行连接，并根据相邻层空间中的所述三维坐标之间的连接关系确定多个第二向量；将所述多个第一向量和多个所述第二向量确定为所述三维模型的多个向量。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将所述目标坐标系所在空间按照任意平面进行分层，得到多层空间包括：确定每层空间中的三维坐标数量是否均小于数量阈值；在出现所述三维坐标数量大于等于所述数量阈值的情况下，重新进行分层，直至每层空间中的所述三维坐标数量均小于所述数量阈值；在每层空间中的所述三维坐标数量均小于所述数量阈值的情况下，执行所述将同一层空间中的所述三维坐标之间进行连接，并根据同一层空间中的所述三维坐标之间的连接关系确定多个第一向量的操作。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述三维模型确定所述目标对象的情绪信息包括：确定所述三维模型与多个预设模型之间的相似度，得到多个所述相似度；从多个所述预设模型中确定所述相似度最高的预设模型，得到目标预设模型；将所述目标预设模型对应的情绪信息确定为所述目标对象的情绪信息。10.一种情绪识别的装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取目标对象的主视图中的特征点，得到多个第一特征点，并获取所述目标对象的至少一个侧视图中的特征点，得到至少一个第二特征点集合，其中，每个所述第二特征点集合中包含多个第二特征点，每个所述第一特征点对应一个所述第二特征点；第一确定单元，用于根据每个所述第一特征点的位置信息确定第一特征矩阵，得到多个所述第一特征矩阵，并根据每个所述第二特征点的位置信息确定第二特征矩阵，得到多个所述第二特征矩阵；计算单元，用于根据每个所述第一特征矩阵计算对应的所述第一特征点在目标坐标系中的二维坐标，得到多个第一二维坐标，并根据每个所述第二特征矩阵计算对应的所述第二特征点在所述目标坐标系中的二维坐标，得到多个第二二维坐标；分组单元，用于根据所述第一特征点和所述第二特征点之间的对应关系将多个所述第一二维坐标和多个所述第二二维坐标进行分组，得到多组所述二维坐标，并分别通过每组所述二维坐标生成三维坐标，得到多个所述三维坐标；生成单元，用于根据多个所述三维坐标生成所述目标对象的三维模型，并根据所述三维模型确定所述目标对象的情绪信息。11.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储程序，其中，所述程序运行时控制所述计算机存储介质所在的设备执行权利要求1至9中任意一项所述的情绪识别的方法。12.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至9中任意一项所述的情绪识别的方法。

技术总结
本申请公开了一种情绪识别的方法、装置、存储介质以及电子设备，涉及金融科技领域或其他相关领域。该方法包括：获取目标对象的主视图中的特征点，得到多个第一特征点，并获取侧视图中的特征点，得到第二特征点集合；根据特征点的位置信息确定特征矩阵；根据每个特征矩阵计算对应的特征点在目标坐标系中的二维坐标，得到多个二维坐标；根据第一特征点和第二特征点之间的对应关系将多个二维坐标进行分组，得到多组二维坐标，并分别通过每组二维坐标生成三维坐标，得到多个三维坐标；根据多个三维坐标生成目标对象的三维模型，并根据三维模型确定目标对象的情绪信息。通过本申请，解决了相关技术中采用图片确定用户情绪的方法准确度低的问题。准确度低的问题。准确度低的问题。


技术研发人员：刘吉 王凯 黄振飞 周洪菊
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：2022.06.20
技术公布日：2022/9/13