申请/专利权人：华中师范大学

申请日：2022-12-12

公开（公告）日：2023-05-30

公开（公告）号：CN116172556A

主分类号：A61B5/16

分类号：A61B5/16;A61B5/00;A61B5/0205;A61B5/11;G06V40/16;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.16#实质审查的生效;2023.05.30#公开

摘要：本申请公开了一种基于特征交互学习网络的学生心理状态检测方法，其包括：获取受试对象在观看多种具有单一情绪特征的测试视频时的面部表情视频数据和心率数据；对面部表情视频数据和心率数据进行特征提取，获得受试对象的面部表情情绪特征及心率特征；将面部表情情绪特征与心率特征进行融合，并基于融合结果进行情绪识别，分别得到每种样本视频对应的情绪类别；将每种测试视频对应的情绪特征标签与其情绪类别进行比对，结合各测试视频的比对结果以及预设的阈值条件生成受试对象的情绪检测结果。本发明将面部表情与心率信号融合进行情绪识别，提高了情绪识别与分类的准确性，为高校学生心理健康状态预判及情绪管理与干预治疗提供了科学依据与支撑。

主权项：1.一种基于特征交互学习网络的学生心理状态检测方法，其特征在于，包括：获取受试对象在观看多种具有单一情绪特征的测试视频时的面部表情视频数据和心率数据；对所述面部表情视频数据进行特征提取，获得所述受试对象的面部表情情绪特征；对所述心率数据进行特征提取，获得所述受试对象的心率特征；将所述面部表情情绪特征与心率特征进行融合，并基于融合结果进行情绪识别，分别得到每种样本视频对应的情绪类别；将每种测试视频对应的情绪特征标签与其情绪类别进行比对，结合各测试视频的比对结果以及预设的阈值条件生成受试对象的情绪检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中师范大学 一种基于特征交互学习网络的学生心理状态检测方法

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