本发明专利技术提供了一种基于面部识别的全自动心理状态评估系统,包括面部采集模块、语音播放模块、语音采集模块、数据库模块、答复分析模块、提问指引模块和心理评估模块,所述面部采集模块用于采集评估者的面部图像,所述语音播放模块用于播放心理评估问答题,所述语音采集模块用于采集评估者的回答语音,所述数据库模块用于存储心理评估问答题,所述答复分析模块用于对面部画面和回答语音进行状态分析,所述提问指引模块基于分析结果选择心理评估问答题,所述心理评估模块基于答题路径和答题结果对心理状态进行评估;本系统能够提供单人环境测试心理状态,能够推广民众对心理健康的关注。注。注。
【技术实现步骤摘要】
一种基于面部识别的全自动心理状态评估系统
[0001]本专利技术涉及心理术装置领域,具体涉及一种基于面部识别的全自动心理状态评估系统。
技术介绍
[0002]随着社会的发展,心理健康问题事件常常会登上新闻热搜,人们也逐渐意识到心理健康是和身体健康具有一样的重要性,可即便如此,由于昂贵的费用和安全感问题,当人们意识到自己的心理健康出现问题时也很少会有人主动联系心理医生解决问题,导致心理问题越积越重,最终导致事故的发生,因此,需要一种无人的心理状态评估系统,在心理问题初期给予帮助。
[0003]
技术介绍
的前述论述仅意图便于理解本专利技术。此论述并不认可或承认提及的材料中的任一种公共常识的一部分。
[0004]现在已经开发出了很多心理评估系统,经过我们大量的检索与参考,发现现有的评估系统有如公开号为CN106510736B所公开的系统,这些系统一般包括:设计不同刺激模式的诱发心理状态变化实验,构建测试个体的不同心理状态所对应的训练集;构建出不同心理状态所对应的心理状态指标数据的判断矩阵,计算出不同心理状态所对应的训练集内心理状态指标数据的权重矩阵及相应判断矩阵的最大特征值;得到不同心理状态所对应的训练集心理状态指标数据矩阵并存储至训练集心理状态集合;采集非实验条件下测试个体的心理状态指标数据并分别与不同心理状态所对应的权重矩阵相乘后,再与训练集心理状态集合内元素相对应作差得到差值矩阵;根据差值矩阵与训练集心理状态集合内元素所对应最大特征值比较,判定测试个体的心理状态。但该系统在评估过程中人需要第二人参与,使人产生抗拒感而不参与心理评估。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的在于,针对所存在的不足,提出了一种基于面部识别的全自动心理状态评估系统。
[0006]本专利技术采用如下技术方案:一种基于面部识别的全自动心理状态评估系统,包括面部采集模块、语音播放模块、语音采集模块、数据库模块、答复分析模块、提问指引模块和心理评估模块;所述面部采集模块用于采集评估者的面部图像,所述语音播放模块用于播放心理评估问答题,所述语音采集模块用于采集评估者的回答语音,所述数据库模块用于存储心理评估问答题,所述答复分析模块用于对面部画面和回答语音进行状态分析,所述提问指引模块基于分析结果选择心理评估问答题,所述心理评估模块基于答题路径和答题结果对心理状态进行评估;所述答复分析模块包括文本量化单元、表情融合分析单元和结果输出单元,所述文本量化单元对接收的文本数据进行量化解析,所述表情融合分析单元基于接收的表情类
型对解析结果进行融合分析处理,所述结果输出单元将处理结果发送至所述提问指引模块;所述提问指引模块包括记录单元、节点交互单元和选择单元,所述记录单元用于记录提问路径数据以及每个回答的处理结果,所述节点交互单元用于从所述数据库模块中获取当前节点的子节点信息,所述选择单元基于当前回答的处理结果从子节点中选择下一个问答题对应的节点;所述心理评估模块包括路径解析单元和评估输出单元,所述路径解析单元用于对提问路径进行解析得到心理状态,所述评估输出单元基于心理状态做出最终的评估结果并输出表达给评估者;进一步的,所述文本量化单元包括关键词量化寄存器、关键词检索统计处理器和量化计算处理器,所述关键词量化寄存器用于存储关键词以及关键词的量化数据,关键词包括事件关键词和环境关键词,事件关键词的量化数据为多维向量,环境关键词的量化数据为系数值,所述关键词检索统计处理器从所述文本量化单元中检索出事件关键词,然后基于每个事件关键词检索出最邻近的环境关键词,将每个事件关键词的量化数据和对应环境关键词的系数值配对记录,所述量化计算处理器根据下式计算出特征向量Ca:;其中,表示第u个事件关键词的多维向量,表示第u个环境关键词的系数值,n为检索到的事件关键词的数量,为累计函数;进一步的,所述表情融合分析单元包括表情参数转换处理器和融合计算处理器,所述表情参数转换处理器用于存储每个表情类型的参数值并根据接收表情类型输出对应的参数值,所述融合计算处理器根据下式对特征向量和表情参数进行计算处理:;其中,是特征向量Ca,是表情参数,Re为结果矩阵;进一步的,子节点信息中包括了每个子节点的选择矩阵Se,所述选择单元根据下式计算出结果矩阵与选择矩阵的相似度P:;其中,表示Re矩阵中第i行第j列的元素值,表示Se矩阵中第i行第j列的元素值;所述选择单元选择相似度值最接近1的选择矩阵对应的子节点;进一步的,所述路径解析单元包括问答题属性寄存器和属性变化处理器,所述问答题属性寄存器用于保存每个心理评估问答题的属性坐标,所述属性变化处理器用于对路径上问答题的属性坐标进行计算处理;
所述属性变化处理器根据下式计算出路径一致指数Q1:;其中,表示第s个属性坐标指向第s+1个属性坐标的方向角,w为路径上问答题的数量;所述属性变化处理器根据下式计算出路径绝对指数Q2:;其中,表示路径上第s个问答题的属性坐标。
[0007]本专利技术所取得的有益效果是:本系统由语音播放系统和语音采集系统与评估者进行沟通,全程无需第二人参与,使普通民众能够能够跨越安全感这道门槛参与到评估过程,本系统内置了大量的专业问答题,通过对评估者回答和表情的分析引出下一个问答题,通过对问答题的路径进行分析,能够准确地获得评估者的基础心理状态,帮助人们及时地了解自身的心理状态。
[0008]为使能更进一步了解本专利技术的特征及
技术实现思路
,请参阅以下有关本专利技术的详细说明与附图,然而所提供的附图仅用于提供参考与说明,并非用来对本专利技术加以限制。
附图说明
[0009]图1为本专利技术整体结构框架示意图;图2为本专利技术数据库模块构成示意图;图3为本专利技术答复分析模块构成示意图;图4为本专利技术提问指引模块构成示意图;图5为本专利技术文本量化单元构成示意图。
具体实施方式
[0010]以下是通过特定的具体实施例来说明本专利技术的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所公开的内容了解本专利技术的优点与效果。本专利技术可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用,本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用,在不悖离本专利技术的精神下进行各种修饰与变更。另外,本专利技术的附图仅为简单示意说明,并非依实际尺寸的描绘,事先声明。以下的实施方式将进一步详细说明本专利技术的相关
技术实现思路
,但所公开的内容并非用以限制本专利技术的保护范围。
[0011]实施例一:本实施例提供了一种基于面部识别的全自动心理状态评估系统,结合图1,包括面部采集模块、语音播放模块、语音采集模块、数据库模块、答复分析模块、提问指引模块和心理评估模块;所述面部采集模块用于采集评估者的面部图像,所述语音播放模块用于播放心理评估问答题,所述语音采集模块用于采集评估者的回答语音,所述数据库模块用于存储心理评估问答题,所述答复分析模块用于对面部画面和回答语音进行状态分析,所述提问指引模块基于分析结果选择心理评估问答题,所述心理评估模块基于答题路径和答题结果对
心理状态进行评估;所述答复分析模块包括文本量化单元、表情融合分析单元和结果输出单元,所述文本量化单元对接收的文本数据进行量化本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于面部识别的全自动心理状态评估系统,其特征在于,包括面部采集模块、语音播放模块、语音采集模块、数据库模块、答复分析模块、提问指引模块和心理评估模块;所述面部采集模块用于采集评估者的面部图像,所述语音播放模块用于播放心理评估问答题,所述语音采集模块用于采集评估者的回答语音,所述数据库模块用于存储心理评估问答题,所述答复分析模块用于对面部画面和回答语音进行状态分析,所述提问指引模块基于分析结果选择心理评估问答题,所述心理评估模块基于答题路径和答题结果对心理状态进行评估;所述答复分析模块包括文本量化单元、表情融合分析单元和结果输出单元,所述文本量化单元对接收的文本数据进行量化解析,所述表情融合分析单元基于接收的表情类型对解析结果进行融合分析处理,所述结果输出单元将处理结果发送至所述提问指引模块;所述提问指引模块包括记录单元、节点交互单元和选择单元,所述记录单元用于记录提问路径数据以及每个回答的处理结果,所述节点交互单元用于从所述数据库模块中获取当前节点的子节点信息,所述选择单元基于当前回答的处理结果从子节点中选择下一个问答题对应的节点;所述心理评估模块包括路径解析单元和评估输出单元,所述路径解析单元用于对提问路径进行解析得到心理状态,所述评估输出单元基于心理状态做出最终的评估结果并输出表达给评估者。2.如权利要求1所述的一种基于面部识别的全自动心理状态评估系统,其特征在于,所述文本量化单元包括关键词量化寄存器、关键词检索统计处理器和量化计算处理器,所述关键词量化寄存器用于存储关键词以及关键词的量化数据,关键词包括事件关键词和环境关键词,事件关键词的量化数据为多维向量,环境关键词的量化数据为系数值,所述关键词检索统计处理器...
【专利技术属性】
技术研发人员:彭艳,
申请(专利权)人:佛山市龙生光启科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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