一种基于卡尔曼滤波神经网络的自闭症拥抱机体验评价方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于卡尔曼滤波神经网络的自闭症拥抱机体验评价方法及系统，通过开发一款手机App，获取用户在使用不同类型(滚筒颜色、滚筒材质、滚筒宽度、滚筒直径、机架长、宽、高等参数不同)的拥抱机过程视频(可以通过手机App现场拍摄或者读取视频文件)传输到云端；在云端把该视频分解成连续的系列照片；应用人脸识别技术，识别该系列照片对应的人脸表情类型，获得表情随时间变化的代码向量，在云平台上，通过KNNF神经网络建立用户体验数据与对应用户体验过程评分的复杂非线性关系模型；进行视频的录入即可自动获得该用户体验过程的用户体验评价结果，作为企业进行自闭症拥抱机产品升级优化的依据。