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人工智能情緒識(shí)別測(cè)評(píng)系統(tǒng)
人工智能情緒識(shí)別測(cè)評(píng)系統(tǒng)

貨物所在地:北京北京市

更新時(shí)間:2024/9/22 21:00:28

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供應(yīng)簡(jiǎn)介
人工智能情緒識(shí)別測(cè)評(píng)系統(tǒng)通過(guò)攝像機(jī)采集到人的頭頸部視頻,使用振動(dòng)影分析技術(shù)對(duì)其細(xì)微肌肉幅和振動(dòng)頻率進(jìn)行分析計(jì)算,可識(shí) 別緊張度壓力值、攻擊性等深情緒指標(biāo)。


詳細(xì)介紹

國(guó)家衛(wèi)生健康委辦公廳印發(fā)了《探索抑郁癥防治特色服務(wù)工作方案》建議各類體檢中心在體檢項(xiàng)目中納 入情緒狀態(tài)評(píng)估,供體檢人員選用。 測(cè)評(píng)功能

人工智能情緒識(shí)別測(cè)評(píng)系統(tǒng)通過(guò)攝像機(jī)采集到人的頭頸部視頻,使用振動(dòng)影分析技術(shù)對(duì)其細(xì)微肌肉幅和振動(dòng)頻率進(jìn)行分析計(jì)算,可識(shí) 別緊張度壓力值、攻擊性等深情緒指標(biāo)。 測(cè)量原理

利用前庭器官反射不可控制的自體原發(fā)性振動(dòng)作為心理生理測(cè)量指標(biāo)的技術(shù) 前庭情緒反饋(VER)理論表明人的情緒和身體運(yùn)動(dòng)之間有著直接聯(lián)系,當(dāng)人情緒波動(dòng)時(shí)會(huì)伴隨著不可控 制的自體原發(fā)性緊張,導(dǎo)致頭頸部肌肉微振動(dòng)。

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            紅外影像-溫度                             振動(dòng)影像—運(yùn)動(dòng)

服務(wù)層

單人臉識(shí)別

多人臉識(shí)別

微表情識(shí)別

情緒識(shí)別

心理病理指標(biāo)

算法和模型層

FACS模型

生理指標(biāo)計(jì)算

情緒計(jì)算模型

決策樹模型

支持向量機(jī)

動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)


數(shù)據(jù)層

FACS數(shù)據(jù)庫(kù)

生理指標(biāo)數(shù)據(jù)

情緒數(shù)據(jù)庫(kù)

視頻圖像處理

量表結(jié)構(gòu)化存

接入層

視頻采集

心理量表

腦電采集

心電采集

皮膚電采集

基于 FACS 的標(biāo)準(zhǔn)技術(shù),通過(guò)普通攝像頭捕捉定位 人臉的關(guān)鍵部位(例如眉角、鼻尖、嘴角等),分 析每個(gè)區(qū)域像素位置的變化,根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算 法,結(jié)合各區(qū)域測(cè)定出的面部表情活動(dòng),反映出 人們真實(shí)的情感變化。

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人工智能情緒識(shí)別測(cè)評(píng)系統(tǒng)特點(diǎn)

靜態(tài)檢測(cè):30 秒的時(shí)間獲取人的攻擊性、壓力、緊張、暴躁、平衡能力、自信、活力、自我調(diào)節(jié)、抑制 力、神經(jīng)質(zhì)等情緒指標(biāo)以及身心健康度、情緒穩(wěn)定性、疲勞度等心理生理綜合指標(biāo)的量化數(shù)值。

動(dòng)態(tài)檢測(cè):3~5 秒的時(shí)間獲取人的攻擊性、壓力、緊張、暴躁、憤怒、悲傷、恐懼等情緒指標(biāo)的量化數(shù)值。

情感常態(tài)化檢測(cè):對(duì)日常出現(xiàn)在攝像機(jī)中的單人臉或多臉視頻進(jìn)行連續(xù)的情感計(jì)算,統(tǒng)計(jì)分析每個(gè)人的日常 情緒變化,基于情緒歷史數(shù)據(jù)對(duì)人員進(jìn)行分級(jí)預(yù)警。

談話室輔助測(cè)謊:實(shí)時(shí)計(jì)算和顯示在外加刺激情況下的緒波動(dòng)情況 ,觸發(fā)可疑閾值后進(jìn)行謊言預(yù)警。

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情緒管理系統(tǒng)——對(duì)作業(yè)人員長(zhǎng)期情緒最終,對(duì)特種作業(yè)上崗前的情緒評(píng)估

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