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簡要描述:FACS 人臉情緒、人工智能情緒識別測評系統(tǒng)國家衛(wèi)生健康委辦公廳印發(fā)了《探索抑郁癥防治特色服務(wù)工作方案》建議各類體檢中心在體檢項目中納入情緒狀態(tài)評估,供體檢人員選用。
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詳細介紹
品牌 | 其他品牌 | 應(yīng)用領(lǐng)域 | 醫(yī)療衛(wèi)生,環(huán)保,食品,建材,紡織皮革 |
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FACS 人臉情緒、人工智能情緒識別測評系統(tǒng)(環(huán)境系列測試儀)
國家衛(wèi)生健康委辦公廳印發(fā)了《探索抑郁癥防治特色服務(wù)工作方案》建議各類體檢中心在體檢項目中納入情緒狀態(tài)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(shù)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(biāo)。
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(jié)果報告
情緒歷史趨勢分析
情緒預(yù)警(實時預(yù)警和統(tǒng)計預(yù)警)
多人情緒對比
FACS 人臉情緒、人工智能情緒識別測評系統(tǒng)
測量原理
利用前庭器官反射不可控制的自體原發(fā)性振動作為心理生理測量指標(biāo)的技術(shù)
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(lián)系,當(dāng)人情緒波動時會伴隨著不可控制的自體原發(fā)性緊張,導(dǎo)致頭頸部肌肉微振動。
服務(wù)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(biāo) |
算法和模型層 | FACS模型 | 生理指標(biāo)計算 | 情緒計算模型 | 決策樹模型 | 支持向量機 |
動態(tài)貝葉斯網(wǎng) | 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | 生成對抗網(wǎng)絡(luò) | ||
數(shù)據(jù)層 | FACS數(shù)據(jù)庫 | 生理指標(biāo)數(shù)據(jù) | 情緒數(shù)據(jù)庫 | 視頻圖像處理 | 量表結(jié)構(gòu)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(biāo)準(zhǔn)技術(shù),通過普通攝像頭捕捉定位人臉的關(guān)鍵部位(例如眉角、鼻尖、嘴角等),分析每個區(qū)域像素位置的變化,根據(jù)機器學(xué)習(xí)算法,結(jié)合各區(qū)域測定出的面部表情活動,反映出人們真實的情感變化。
特點
靜態(tài)檢測:用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(diào)節(jié)、抑制力、神經(jīng)質(zhì)等情緒指標(biāo)以及身心健康度、情緒穩(wěn)定性、疲勞度等心理生理綜合指標(biāo)的量化數(shù)值。
動態(tài)檢測:用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(biāo)的量化數(shù)值。
情感常態(tài)化檢測:對日常出現(xiàn)在攝像機中的單人臉或多臉視頻進行連續(xù)的情感計算,統(tǒng)計分析每個人的日常情緒變化,基于情緒歷史數(shù)據(jù)對人員進行分級預(yù)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(fā)可疑閾值后進行謊言預(yù)警。
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