随着现代生活节奏越来越快，社会压力与日俱增，现代医学研究证明，有超过75%的疾病都与心理因素有关，我国1.5亿青少年中受情绪和压力困扰的就有3000万人，精神疾病患者1600万，心理健康已经成为建设和谐社会不可忽略的一部分。只有全民健康，才能实现全面小康的国家建设目标。
目前心理健康诊断主要依靠心理量表和心理医生，存在职业医生短缺，单次诊断时间长，无法做到实时、高频、大数据筛查测评等痛点。
检信Allemotion心理情绪识别的开发与应用，结合“语音情绪识别，人脸表情识别，面帧静动态情绪识别”等核心自主知识产权技术，采用非接触式、多模态、多维度的深度学习和神经网络心理情绪识别模型、监测得到21种实时情绪特征参数，具有数据客观准确，检测技术标准化，结果数字化、人员管理信息化、心理健康档案智能化、大数据监测平台化等特点。核心功能有实时筛查、危机监测、危机预警、危机干预等，为教育、社区、公务员、部队、大型企事业单位等提供四级数据监测管理和科学危机预警的云平台解决方案。
主要的技术创新点有：
1、在语音情绪识别种，利用基于卷积神经网络的语音特征匹配查询关键帧，利用语音查询文件与语音记录文件进行比较,查找出与语音查询文件具有相同内容的语音记录文件，提高了语音识别的准确率,降低了语音识别系统的复杂性,增强了软件健壮性
2、在人脸情感识别的图像处理模块，提出了 一种基于卷积神经网络的人脸运动模糊判断，设计FFDNet（Face Fuzzy Detection Nat）人脸模糊判断网络，具体包括以下步骤：提取人脸区域作为待测试样本；利用预训练模型对人脸区域提取特征，使用全连接分类网络判断人脸模糊度，进而判决是否需要送入后续进行人脸识别或者表情识别，提高了人脸识别或表情识别的准确率。本发明的人脸模糊判断算法，提高了检测人脸运动模糊的成功率，提升了人脸识别系统的鲁棒性。
3 提供一种语音情感和面部表情双模态多核函数识别系统，在保留整体信息完整性情况下，考虑了不同模态特征，不同特征种类间的差异性，增强了特征层融合的性能，在建立大数据和神经网络模型等基础上，通过数据采集和标注建立训练数据库，能快速分析和筛查心理障碍者病情。
在应用上，检信Allemotion心理情绪测评系统，是人工智能和大数据技术创新条件下心理健康行业应用的创新，也是传统心理量表应用的有效补充，学生心理情绪筛查，及时发现青春期心理问题，呵护青少年健康自信成长。公共交通岗前安全测评，减少因个人负面情绪造成的交通事故为城市安全出行保驾护航。社区居民心理情绪监测，为我国专科医疗机构，在心理健康筛查最后一公里服务上，提供有效的落地方案。真正实现我国全民心理健康的早筛查、早干预、早诊断、早治疗的目的。因此，检信Allemotion心理情绪测评系统有效赋能于教育、社区、部队各行各业。
据央视播报，全球预计有3.5亿人患有不同程度的抑郁症，也成为仅次于癌症的人类第二大杀手。检信智能为社会承担一份责任，未来将全面开发医疗精神辅助监测系统，身心健康智慧监测系统，覆盖公共安全、运动赛事、国防事业、航空航天及各行各业的心理健康体检与治疗，为心理健康提供全方位多层次的有效解决方案，为国家打造全民健康、自信的社会发展目标而不断努力。返回搜狐，查看更多
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