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    人臉情緒、人工智能情緒識別測評系統
    產品時間:2024-01-17
    FACS 人臉情緒、人工智能情緒識別測評系統
    國家衛生健康委辦公廳印發了《探索抑郁癥防治特色服務工作方案》建議各類體檢中心在體檢項目中納入情緒狀態評估,供體檢人員選用。

    FACS 人臉情緒、人工智能情緒識別測評系統(環境系列測試儀)

    國家衛生健康委辦公廳印發了《探索抑郁癥防治特色服務工作方案》建議各類體檢中心在體檢項目中納入情緒狀態評估,供體檢人員選用。

    測評功能

    通過攝像機采集到人的頭頸部視頻,使用振動影分析技術對其細微肌肉幅和振動頻率進行分析計算,可識別緊張度壓力值、攻擊性等深情緒指標。


    組織人員管理

    人臉抓拍、人臉識別、人臉比對

    心理檢測,輸出心理檢測結果報告

    情緒歷史趨勢分析

    情緒預警(實時預警和統計預警)

    多人情緒對比


    FACS 人臉情緒、人工智能情緒識別測評系統

    測量原理

    利用前庭器官反射不可控制的自體原發性振動作為心理生理測量指標的技術

    前庭情緒反饋(VER)理論表明人的情緒和身體運動之間有著直接聯系,當人情緒波動時會伴隨著不可控制的自體原發性緊張,導致頭頸部肌肉微振動。

    服務層

    單人臉識別

    多人臉識別

    微表情識別

    情緒識別

    心理病理指標

    算法和模型層

    FACS模型

    生理指標計算

    情緒計算模型

    決策樹模型

    支持向量機

    動態貝葉斯網

    遞歸神經網絡

    卷積神經網絡

    生成對抗網絡


    數據層

    FACS數據庫

    生理指標數據

    情緒數據庫

    視頻圖像處理

    量表結構化存

    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 的標準技術,通過普通攝像頭捕捉定位人臉的關鍵部位(例如眉角、鼻尖、嘴角等),分析每個區域像素位置的變化,根據機器學習算法,結合各區域測定出的面部表情活動,反映出人們真實的情感變化。image.png

    特點

    靜態檢測:30秒的時間獲取人的攻擊性、壓力、緊張、暴躁、平衡能力、自信、活力、自我調節、抑制力、神經質等情緒指標以及身心健康度、情緒穩定性、疲勞度等心理生理綜合指標的量化數值。

    動態檢測:3~5秒的時間獲取人的攻擊性、壓力、緊張、暴躁、憤怒、悲傷、恐懼等情緒指標的量化數值。

    情感常態化檢測:對日常出現在攝像機中的單人臉或多臉視頻進行連續的情感計算,統計分析每個人的日常情緒變化,基于情緒歷史數據對人員進行分級預警。

    談話室輔助測謊:實時計算和顯示在外加刺激情況下的緒波動情況 ,觸發可疑閾值后進行謊言預警。





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