一种基于视频的心理压力测量方法及其系统技术方案

本申请公开了一种基于视频的心理压力测量方法及其系统，其中，基于视频的心理压力测量方法，包括如下步骤：接收待测量视频；利用人脸检测算法对待测量视频进行人脸检测，检测到人脸后，选取人脸特征点；根据人脸特征点动态选取感兴趣区域位置；计算感兴趣区域位置内像素各通道亮度值，获取PPG波形；对PPG波形进行预处理，得到处理后PPG波形；对处理后PPG波形进行处理，提取处理后PPG波形的多个特征；将处理后PPG波形的多个特征输入进预先训练好的机器学习模型中进行认知负载程度分类，给出分类结果，实现认知负载测量。本申请具有能够通过视频远程对人的心理压力进行实时、非接触式测量，且可靠性高的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频的心理压力测量方法及其系统
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种基于视频的心理压力测量方法及其系统。
技术介绍
测量认知负载需要采集人的生理信号，通常情况下，测量人的皮电、心电、脑电、乃至指夹PPG信号都需要使用接触式的测量，并且需要为测试者佩戴很多复杂的设备(例如：可穿戴设备、指夹等)，但被测试者的行为习惯、操作熟练程度都会对结果产生较大的影响，准确率较低。目前已有的认知负载测量方法还有通过反应时长来进行测量，即通过被测试者每个实验步骤的反应时长来推测被测试者当前的认知负载程度，但通过反映时长测量这种方法受主观因素影响较大。在PPG波形分析上，目前已有通过心率变异性(HRV)来进行认知负载测量。采用通过心率变异性远程测量人的认知负载的方法，由于在测量中存在误差，并且由于其计算心率等特征数值时需要采用一整段(两分钟)的数据进行计算，分类的实时性和有效性有所欠缺，比如数据长度较短时(十秒以内)则无法计算。并且心率变异性受身体生理和心理变化影响较大，可靠性不强。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频的心理压力测量方法，其特征在于，包括如下步骤：/n接收待测量视频；/n利用人脸检测算法对待测量视频进行人脸检测，检测到人脸后，选取人脸特征点；/n根据人脸特征点动态选取感兴趣区域位置；/n计算感兴趣区域位置内像素各通道亮度值，获取PPG波形；/n对PPG波形进行预处理，得到处理后PPG波形；/n对处理后PPG波形进行处理，提取处理后PPG波形的多个特征；/n将处理后PPG波形的多个特征输入进预先训练好的机器学习模型中进行认知负载程度分类，给出分类结果，实现认知负载测量。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视频的心理压力测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
接收待测量视频；
利用人脸检测算法对待测量视频进行人脸检测，检测到人脸后，选取人脸特征点；
根据人脸特征点动态选取感兴趣区域位置；
计算感兴趣区域位置内像素各通道亮度值，获取PPG波形；
对PPG波形进行预处理，得到处理后PPG波形；
对处理后PPG波形进行处理，提取处理后PPG波形的多个特征；
将处理后PPG波形的多个特征输入进预先训练好的机器学习模型中进行认知负载程度分类，给出分类结果，实现认知负载测量。


2.根据权利要求1所述的基于视频的心理压力测量方法，其特征在于，对PPG波形进行的预处理，得到处理后PPG波形的子步骤如下：
对PPG波形进行自适应滤波处理，获得待处理PPG波形；
对待处理PPG波形进行平滑处理和归一化处理，获得处理后PPG波形。


3.根据权利要求2所述的基于视频的心理压力测量方法，其特征在于，自适应滤波处理用于背景减除，消除光源本身的变化影响，对PPG波形进行自适应滤波处理，获得待处理PPG波形的公式如下：
gIR＝gface-hgbg＝s+(y-hgbg)；
其中，gIR为理想无噪声人脸信号，作为待处理PPG波形；gbg为背景噪声；gface为原始带噪声数据，假定只考虑光照变化带来的噪声，则原始数据由两部分组成：gface＝s+y，其中，s为心跳带来的信号，y为光照变化信号，h为自适应参数。


4.根据权利要求1所述的基于视频的心理压力测量方法，其特征在于，完成人脸特征选取后，将每一帧的人脸特征点分为左脸区域的人脸特征点、右脸区域的人脸特征点和中间区域的人脸特征点。


5.根据权利要求4所述的基于视频的心理压力测量方法，其特征在于，对每一帧中的左脸区域的人脸特征点和右脸区域的人脸特征点进行检测，并结合中间区域的人脸特征点对感兴趣区域位置进行选取。


6....

【专利技术属性】
技术研发人员：吕勇强，汪东升，孟焱，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11