一种干部心理情绪趋向数字化管理系统

摘要

本发明公开了一种干部心理情绪趋向数字化管理系统，涉及心理健康建设技术领域，具体为S1、人像捕捉；S2、人脸检测；S3、情感计算；S4、建立情感模型和S5、情感状态分析。该干部心理情绪趋向数字化管理系统，通过前端摄像头在无接触、无干扰的情况下采集目标脸部肌肉三维空间下的神经传导电流脉冲引发的脸部肌肉的多维度颤动和系列变化，模拟计算变化产生的目标点抖动与每帧图片目标点之间差异，并建立维度情感度量模型，并标注各类情绪参数，实现了在不接触测试目标的情况下分析出目标情绪变化参数，该系统可用于领导干部、安保人员、嫌疑人此类重要目标，通过对此类目标情绪进行分析以便进行心理干预。

说明书

技术领域

本发明涉及心理健康建设技术领域，具体为一种干部心理情绪趋向数字化管理系统。

背景技术

人们的心理情绪往往会随着情绪变化实时反馈至人体表面，细致的说在情绪影响下人体面部微表情往往会产生对应的变化，在配合脑电、肌电、心电从内接触式生物电数据，基于此产生了情感识别方式或者说是系统，就是通过采集面部微表情变化以及各类生物电数据来确定目标的心理情绪，该系统被广泛用于领导干部、安保人员、嫌疑人此类重要目标，通过对此类目标情绪进行分析以便进行心理干预。

现有的情感识别系统不仅需要微表情变化数据还需要接触式的各类生物电数据方能实现情绪识别分析，无法在无接触、无干扰情况下对目标情绪进行情绪识别分析。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种干部心理情绪趋向数字化管理系统，解决了上述背景技术中提出现有的情感识别系统不仅需要微表情变化数据还需要接触式的各类生物电数据方能实现情绪识别分析，无法在无接触、无干扰情况下对目标情绪进行情绪识别分析的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种干部心理情绪趋向数字化管理系统，包括下述操作步骤：

S1、人像捕捉：

通过摄像头捕捉目标人体，重点捕捉人体面部并保持画面清晰，并在捕捉到人体后摄录清晰动态流视频；

S2、人脸检测：

视频传输至情绪分析系统中，此时先对视频中的人体面部进行定位并建立目标点，采集视频中目标脸部肌肉三维空间下的由神经传导电流脉冲引发的脸部肌肉的多维度颤动和系列变化；

S3、情感计算：

基于帧间运动振幅统计算法、相邻帧间的仿射变换矩阵作为肌肉微振动模型，计算肌肉振动轨迹波峰、波谷位置的振幅值；

S4、建立情感模型：

根据波峰、波谷出现的频率、振幅均值以及振幅标准偏差，建立维度情感度量模型，并标注各类情绪参数；

S5、情感状态分析：

根据各类情绪参数可以分析出视频中目标的情感状态。

可选的，所述S1步骤中，动态流视频时间控制在三至五秒内。

可选的，所述S2步骤中，目标点与视频中目标脸部肌肉相对应，即每个目标点对应一个脸部肌肉。

可选的，所述S4步骤中，维度情感度量模型包括攻击性、压力、焦虑、可疑度、身心平衡、魅力、活力、自控能力、敏感或抑郁和情绪稳定性这十个维度情感度量模型。

可选的，所述S5步骤中，情感状态包括攻击性、压力、焦虑、可疑度、身心平衡、魅力、活力、自控能力、敏感或抑郁和情绪稳定性这十个情感状态。

可选的，所述干部心理情绪趋向数字化管理系统应用于心理生理健康、视频测谎、心理咨询、安全生产、安防安保领域。

本发明提供了一种干部心理情绪趋向数字化管理系统，具备以下有益效果：

该干部心理情绪趋向数字化管理系统，通过前端摄像头在无接触、无干扰的情况下采集目标脸部肌肉三维空间下的神经传导电流脉冲引发的脸部肌肉的多维度颤动和系列变化，模拟计算变化产生的目标点抖动与每帧图片目标点之间差异，并建立维度情感度量模型，并标注各类情绪参数，实现了在不接触测试目标的情况下分析出目标情绪变化参数，该系统可用于领导干部、安保人员、嫌疑人此类重要目标，通过对此类目标情绪进行分析以便进行心理干预。

附图说明

图1为本发明整体流程示意图；

图2为本发明维度情感度量模型结构示意图。

具体实施方式

请参阅图1至图2，本发明提供一种技术方案：一种干部心理情绪趋向数字化管理系统，包括下述操作步骤：

S1、人像捕捉：

通过摄像头捕捉目标人体，重点捕捉人体面部并保持画面清晰，并在捕捉到人体后摄录清晰动态流视频，动态流视频时间控制在三至五秒内；

S2、人脸检测：

视频传输至情绪分析系统中，此时先对视频中的人体面部进行定位并建立目标点，采集视频中目标脸部肌肉三维空间下的由神经传导电流脉冲引发的脸部肌肉的多维度颤动和系列变化，其中目标点与视频中目标脸部肌肉相对应，即每个目标点对应一个脸部肌肉；

S3、情感计算：

基于帧间运动振幅统计算法、相邻帧间的仿射变换矩阵作为肌肉微振动模型，计算肌肉振动轨迹波峰、波谷位置的振幅值；

S4、建立情感模型：

根据波峰、波谷出现的频率、振幅均值以及振幅标准偏差，建立维度情感度量模型，维度情感度量模型包括攻击性、压力、焦虑、可疑度、身心平衡、魅力、活力、自控能力、敏感或抑郁和情绪稳定性这十个维度情感度量模型，并标注各类情绪参数；

S5、情感状态分析：

根据各类情绪参数可以分析出视频中目标的情感状态，情感状态包括攻击性、压力、焦虑、可疑度、身心平衡、魅力、活力、自控能力、敏感或抑郁和情绪稳定性这十个情感状态；

干部心理情绪趋向数字化管理系统应用于心理生理健康、视频测谎、心理咨询、安全生产、安防安保领域；

该干部心理情绪趋向数字化管理系统，通过前端摄像头在无接触、无干扰的情况下采集目标脸部肌肉三维空间下的神经传导电流脉冲引发的脸部肌肉的多维度颤动和系列变化，模拟计算变化产生的目标点抖动与每帧图片目标点之间差异，并建立维度情感度量模型，并标注各类情绪参数，实现了在不接触测试目标的情况下分析出目标情绪变化参数，该系统可用于领导干部、安保人员、嫌疑人此类重要目标，通过对此类目标情绪进行分析以便进行心理干预。

综上，该干部心理情绪趋向数字化管理系统，使用时，具体操作如下：

首先通过摄像头捕捉目标人体，重点捕捉人体面部并保持画面清晰，并在捕捉到人体后摄录清晰动态流视频，动态流视频时间控制在三至五秒内；

然后将视频传输至情绪分析系统中，此时先对视频中的人体面部进行定位并建立目标点，采集视频中目标脸部肌肉三维空间下的由神经传导电流脉冲引发的脸部肌肉的多维度颤动和系列变化，其中目标点与视频中目标脸部肌肉相对应，即每个目标点对应一个脸部肌肉；

接着基于帧间运动振幅统计算法、相邻帧间的仿射变换矩阵作为肌肉微振动模型，计算肌肉振动轨迹波峰、波谷位置的振幅值；

随后根据波峰、波谷出现的频率、振幅均值以及振幅标准偏差，建立维度情感度量模型，维度情感度量模型包括攻击性、压力、焦虑、可疑度、身心平衡、魅力、活力、自控能力、敏感或抑郁和情绪稳定性这十个维度情感度量模型，并标注各类情绪参数；

最后根据各类情绪参数可以分析出视频中目标的情感状态，情感状态包括攻击性、压力、焦虑、可疑度、身心平衡、魅力、活力、自控能力、敏感或抑郁和情绪稳定性这十个情感状态，即分析出目标处于哪一情感状态中。