人脸情绪、人工智能情绪识别测评系统FACS
人脸情绪、人工智能情绪识别测评系统
简要描述：FACS 人脸情绪、人工智能情绪识别测评系统
国家卫生健康委办公厅印发了《探索抑郁症防治特色服务工作方案》建议各类体检中心在体检项目中纳入情绪状态评估，供体检人员选用。
职业卫生检测仪器
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国家卫生健康委办公厅印发了《探索抑郁症防治特色服务工作方案》建议各类体检中心在体检项目中纳入情绪状态评估，供体检人员选用。
测评功能
通过摄像机采集到人的头颈部视频，使用振动影分析技术对其细微肌肉幅和振动频率进行分析计算，可识别紧张度压力值、攻击性等深情绪指标。
组织人员管理
人脸抓拍、人脸识别、人脸比对
心理检测，输出心理检测结果报告
情绪历史趋势分析
情绪预警（实时预警和统计预警）
多人情绪对比
FACS 人脸情绪、人工智能情绪识别测评系统
测量原理
利用前庭器官反射不可控制的自体原发性振动作为心理生理测量指标的技术
前庭情绪反馈（VER）理论表明人的情绪和身体运动之间有着直接联系，当人情绪波动时会伴随着不可控制的自体原发性紧张，导致头颈部肌肉微振动。
服务层
单人脸识别
多人脸识别
微表情识别
情绪识别
心理病理指标
算法和模型层
FACS模型
生理指标计算
情绪计算模型
决策树模型
支持向量机
动态贝叶斯网
递归神经网络
卷积神经网络
生成对抗网络
数据层
FACS数据库
生理指标数据
情绪数据库
视频图像处理
量表结构化存
接入层
视频采集
心理量表
脑电采集
心电采集
皮肤电采集
基于FACS 的标准技术，通过普通摄像头捕捉定位人脸的关键部位（例如眉角、鼻尖、嘴角等），分析每个区域像素位置的变化，根据机器学习算法，结合各区域测定出的面部表情活动，反映出人们真实的情感变化。
特点
静态检测：用30秒的时间获取人的攻击性、压力、紧张、暴躁、平衡能力、自信、活力、自我调节、抑制力、神经质等情绪指标以及身心健康度、情绪稳定性、疲劳度等心理生理综合指标的量化数值。
动态检测：用3~5秒的时间获取人的攻击性、压力、紧张、暴躁、愤怒、悲伤、恐惧等情绪指标的量化数值。
情感常态化检测：对日常出现在摄像机中的单人脸或多脸视频进行连续的情感计算，统计分析每个人的日常情绪变化，基于情绪历史数据对人员进行分级预警。
谈话室辅助测谎：实时计算和显示在外加刺激情况下的绪波动情况 ，触发可疑阈值后进行谎言预警。
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