😊 Visual Emotion Recognition Skill | 人体视觉情绪识别技能

智能分析中枢 · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询


🧭 技能概览 | Overview

模块 内容
🏷️ 技能名称 人体视觉情绪识别技能
🎯 核心目标 人体视觉情绪识别技能,基于正面人脸视觉AI实时识别快乐、悲伤、抑郁、平静、愤怒、惊讶、恐惧等多维度情绪状态,支持情绪强度量化与异常情绪标记,适配人机交互、心理健康监测场景
🖼️ 输入类型 图片、视频、本地文件、网络 URL
📝 输出能力 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接
🧩 场景码 HUMAN_EMOTION_RECOGNITION

Based on frontal face visual AI technology, this capability recognizes multi-dimensional emotional states in real-time,
including happiness, sadness, depression, calmness, anger, surprise, and fear, while supporting emotion intensity
quantification and automatic anomaly marking. By analyzing facial expressions, eye dynamics, and micro-expression
features, the system achieves high-precision affective understanding. It is applicable to scenarios such as emotional
feedback in human-computer interaction and mental health monitoring, assisting in judging changes in user psychological
states and providing data support for intelligent intervention and emotional counseling.

本技能基于正面人脸视觉AI技术,实时识别快乐、悲伤、抑郁、平静、愤怒、惊讶、恐惧等多维度情绪状态,并支持情绪强度量化与异常情绪自动标记。系统通过分析面部表情、眼部动态及微表情特征,实现高精度情感理解。适用于人机交互中的情感反馈、心理健康监测等场景,辅助判断用户心理状态变化,为智能干预与情绪疏导提供数据支撑。

🎬 技能演示 | Skill Demo

▶️ 点击查看技能使用介绍


🎯 任务目标 | Goals

1. 🧩 技能用途

通过人脸视频/图片进行多维度情绪识别,获取结构化的情绪识别分析报告

2. 🛠️ 能力范围

序号 具体能力
1 多分类情绪识别
2 情绪强度量化
3 异常情绪标记
4 情绪趋势统计

3. ⚡ 触发条件

触发类型 触发规则
✅ 默认触发 默认触发:当用户提供人脸视频/图片 URL 或文件需要进行情绪识别时,默认触发本技能
🔎 明确分析意图 当用户明确需要进行情绪识别、心理健康监测,提及情绪识别、情绪分析、心理健康、压力情绪等关键词,并且上传了视频或图片
📚 历史报告查询 当用户提及以下关键词时,自动触发历史报告查询功能 :查看历史识别报告、情绪识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、情绪识别历史记录,查询人体情绪识别分析报告

4. 🤖 自动行为

自动行为 执行要求
📎 附件处理 如果用户上传了附件或者视频/图片文件,则自动保存为本地文件
☁️ 历史报告查询 如果用户触发历史报告查询关键词,必须直接调用云端 API 查询,不得从本地记忆或人工汇总中获取
⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级)

橙色强约束: 历史报告清单只允许从云端接口读取,不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。

必须执行:

python -m scripts.human_emotion_recognition_analysis --list
类型 要求
✅ 必须 使用 python -m scripts.human_emotion_recognition_analysis --list 调用 API 查询云端的历史报告数据
🚫 严格禁止 从本地 memory 目录读取历史会话信息
🚫 严格禁止 手动汇总本地记录中的报告
🚫 严格禁止 从长期记忆中提取报告
✅ 输出格式 必须统一从云端接口获取最新完整数据,然后以 Markdown 表格格式输出结果

📦 前置准备 | Requirements

  • 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
    requests>=2.28.0
    

🚀 操作步骤 | Workflow

🔐 用户身份处理(内部自动完成)

绿色安全原则: 用户身份参数由系统内部自动处理,不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识

执行本技能分析或历史报告查询时,脚本会自动完成身份初始化:

场景 系统行为
上游系统有内部身份参数 由脚本静默接收并使用
上游系统未提供内部身份参数 脚本会自动复用本地缺省用户
本地缺省用户不存在 脚本会自动创建并在后续任务中复用
对用户输出 只展示分析进度、分析结果和报告链接,不展示内部身份值
🔒 关键约束
禁止/要求 说明
🚫 不得询问身份 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数
🚫 不得暴露身份值 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值
🚫 不得列为用户参数 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数
✅ 自动关联报告 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联,用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图

🧪 标准流程 | Standard Flow

步骤 阶段 执行动作
1 📥 准备素材输入 提供本地文件路径或网络 URL;确保输入内容清晰、符合技能场景要求
2 🔐 系统自动完成身份关联 无需用户输入任何身份参数;不在回复中展示内部身份值
3 ⚙️ 执行情绪识别 调用 -m scripts.human_emotion_recognition_analysis 处理输入(必须在技能根目录下运行脚本
4 📊 查看分析结果 接收结构化分析报告,查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接

⚙️ 脚本参数说明

参数 含义 备注
--input 本地视频/图片文件路径 适用于本地文件分析
--url 网络视频/图片 URL 地址(API 服务自动下载) API 服务自动下载网络资源
--media-type 媒体类型,可选值:video/image,默认 video 按需填写
--threshold 异常情绪强度阈值,高于该分值标记为异常,默认 0.7 按需填写
--list 显示人体情绪识别历史分析报告列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围) 用于云端历史报告查询
--api-url API 服务地址(可选,使用默认值) 按需填写
--detail 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json) 输出详细程度
--output 结果输出文件路径(可选) 可选

🗂️ 资源索引 | Resource Index

资源类型 路径 用途 何时读取
🐍 必要脚本 scripts/human_emotion_recognition_analysis.py 调用 API、执行分析或查询历史报告 执行分析或查询时使用
🐍 必要脚本 scripts/config.py 调用 API、执行分析或查询历史报告 执行分析或查询时使用
📘 领域参考 references/api_doc.md 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 仅在需要了解接口规范或错误码时读取

⚠️ 注意事项 | Notes

分类 注意事项
📚 文档读取 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
📁 格式支持 支持格式:视频支持 mp4/avi/mov 格式,图片支持 jpg/png/jpeg 格式,最大 10MB
🧑‍⚖️ 结果性质 本技能仅作情绪状态参考,不能替代专业心理咨询和诊断,发现持续异常情绪请及时寻求专业帮助
🚫 脚本限制 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
🌐 网络地址 传入的网络地址参数,不需要下载本地,默认地址都是公网地址,api 服务会自动下载
📁 格式支持 当显示历史识别报告清单的时候,从数据 json 中提取字段 作为超链接地址,使用 Markdown 表格格式输出,包含"
📜 报告输出 表格输出示例

🧰 使用示例 | Examples

# 识别本地人脸视频
python -m scripts.human_emotion_recognition_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --media-type video

# 识别本地人脸照片,设置异常阈值
python -m scripts.human_emotion_recognition_analysis --input /path/to/face.jpg --media-type image --threshold 0.65

# 识别网络视频
python -m scripts.human_emotion_recognition_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --media-type video

# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史情绪报告(自动触发关键词:查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等)
python -m scripts.human_emotion_recognition_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.human_emotion_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.human_emotion_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json

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