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申请/专利权人：武汉工商学院
摘要：本申请公开了一种心理健康状态识别方法，包括：获取目标对象进行心理测试的表情视频数据，进而获取多帧面部表情图像，并利用预设面部表情识别网络提取面部表情图像的面部表情特征向量，并利用预设脑电波识别网络从脑电波数据集中提取不同情绪对应的脑电波特征向量；进而将面部表情特征向量和脑电波特征向量通过全连接层进行综合映射，以获得目标对象在进行心理测试时的不同情绪的置信度得分，进而确定目标对象的心理健康状态识别结果。本发明综合利用面部表情分析和脑电波生理特征，通过目标检测和模式识别技术为教育机构提供客观的指标和准确的诊断，实现对新入职教师心理健康状况的预判，为教育改进和支持教师的心理健康提供有力支持。
主权项：1.一种心理健康状态识别方法，其特征在于，包括：获取目标对象进行心理测试时的表情视频数据；从所述表情视频数据中获取多帧面部表情图像，并利用预设面部表情识别网络提取目标对象每帧面部表情图像的面部表情特征向量；获取所述面部表情数据集对应的脑电波数据集，并利用预设脑电波识别网络从脑电波数据集中提取不同情绪对应的脑电波特征向量；将所述面部表情特征向量和脑电波特征向量通过全连接层进行综合映射，以获得目标对象在进行心理测试时的不同情绪的置信度得分；基于所述置信度得分确定目标对象的心理健康状态识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉工商学院 一种心理健康状态识别方法及装置
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