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申请/专利权人：江西中医药大学

摘要：本发明公开了一种基于多维度因素的抑郁情绪程度预估方法及系统。根据自身心理测试表和行为多个维度来对抑郁情绪程度进行判断，判断回答问题时的行为的是放松还是躲避，进而对自我评估的回答进行判断。图论表示多个关键字相连的问题连续询问能够体现用户是否存在抑郁情况。身体姿态不仅和回答问题有关，还和情绪判断有关，回答问题的用户的状态也可表明是否存在抑郁情绪。根据自我评估、自我评估时的局部四肢姿态和整体姿态，多个时间点的连续行动来判断是否存在抑郁情绪，达到了更加准确的抑郁情绪预估的效果。

主权项：1.一种基于多维度因素的抑郁情绪程度预估方法，其特征在于，包括：获得多个自我评估问题、对应的自我评估回答和对应的行为检测图像；所述自我评估问题为用户对自身的抑郁情绪的认知的问题；所述自我评估回答为对所述自我评估问题的回答；所述行为检测图像为用户在回答出自我评估回答时的身体姿态的图像；通过图论，基于所述多个自我评估问题和对应的自我评估回答，构建所述自我评估回答之间的关系，得到自我评估图；通过姿态检测网络，基于所述行为检测图像，进行用户的姿态检测，判断用户的姿态对应的自我评估回答的准确性，得到第一可检测回答准确值；多个行为检测图像对应获得多个第一可检测回答准确值；基于所述多个行为检测图像和对应的第一可检测回答准确值，得到多个待检测行为图像；通过行为变化检测网络，基于多个行为检测图像，预测待检测行为图像对应的自我评估回答，得到多个第二可检测回答准确值；基于所述自我评估图、多个第一可检测回答准确值和多个第二可检测回答准确值，通过卡尔曼滤波，得到自我回答图；根据所述自我回答图，进行抑郁情绪的预估，判断用户是否存在抑郁倾向；所述通过图论，基于所述多个自我评估问题和对应的自我评估回答，构建所述自我评估回答之间的关系，得到自我评估图，包括：根据n个自我评估问题，检测相同的关键词，得到m个自我评估问题集合；一个关键词对应一个自我评估问题集合；n和m的取值是正整数；根据m个自我评估问题集合，将所述多个自我评估回答分割为m个自我评估回答集合；获得问题顺序；所述问题顺序表示自我评估问题中进行询问的顺序；将所述自我评估回答集合中的值按照问题顺序进行连接，得到部分图；所述部分图中采用连接矩阵来存储图的连接关系；多个自我评估回答集合对应获得多个部分图；将所述多个部分图中相同的自我评估回答进行连接，得到自我评估图；所述姿态检测网络包括第一局部姿态网络、第一分类网络、第一整体姿态网络和第二分类网络；所述通过姿态检测网络，基于所述行为检测图像，进行用户的姿态检测，判断用户的姿态对应的自我评估回答的准确性，得到第一可检测回答准确值，包括：将所述行为检测图像输入第一局部姿态网络，提取姿态部分的四肢的特征，得到局部检测特征；将所述局部检测特征输入第一分类网络，检测四肢的摆放姿态，得到局部四肢姿态；将所述行为检测图像输入第一整体姿态网络，提取姿态部分的整体的特征，得到整体检测特征；将所述整体检测特征和所述局部检测特征进行融合，增加局部构成的整体的特征，得到融合特征；将所述融合特征输入第二分类网络，检测整体的姿态，得到整体姿态；根据所述整体姿态和所述局部四肢姿态，判断用户是否抗拒回答，得到第一可检测回答准确值；所述通过行为变化检测网络，基于多个行为检测图像，预测待检测行为图像对应的自我评估回答，得到多个第二可检测回答准确值，包括：将相邻时间点对应的两个行为检测图像，设为第一行为检测图像和第二行为检测图像；所述第一行为检测图像的对应的时间点早于所述第二行为检测图像对应的时间点；根据所述第一行为检测图像和第二行为检测图像的像素判断进行相似判断，判断是否发生突变；若发生突变，将对应的第二行为图像设为突变图像；将所述突变图像前一个时间点和后一个时间点对应的突变图像构建突变集合；多个突变图像对应获得多个突变集合；将所述突变集合按照时间点从早到晚输入时间卷积网络，判断用户姿态的变化情况，得到预测姿态；根据所述预测姿态，找到姿态对应的标号，得到第二可检测回答准确值。

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百度查询： 江西中医药大学 基于多维度因素的抑郁情绪程度预估方法及系统