基于振动影像算法及机器学习的心理情绪分析预警系统技术方案

本发明专利技术涉及基于影像的情绪分析技术领域，且公开了基于振动影像算法及机器学习的心理情绪分析预警系统，包括以下步骤：1)对学生的面部表情进行抓拍，同时拍录学生面部画面信息，并对信息进行处理，获取稳定清晰图像。本发明专利技术的优点在于：通过设置外部的拍摄设备，利用振动影像算法，对处于走动状态的学生的面部信息进行抓拍记录，获取稳定清晰的画面，并通过网络上传至服务器，服务器对相关的信息进行保存，并建立相关影像库，服务器对学生的面部情绪表达做出判断，并通过网络向老师和家长进行提醒，对学生的在校生活进行判断，对研究学生的在校生活方式以及学习状况起到很好的辅助效果，有效解决现有技术中所存在的问题。有效解决现有技术中所存在的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于振动影像算法及机器学习的心理情绪分析预警系统


[0001]本专利技术涉及基于影像的情绪分析
，具体为基于振动影像算法及机器学习的心理情绪分析预警系统。

技术介绍

[0002]与客观事实相反，情感是用于描述一个人对特定主题或主题的感受的主观表达。虽然许多人可以互换使用“情绪”和“情感”，但这两个概念之间存在根本区别，情绪意味着对目标更有组织的倾向，而情感则描述了非自愿的生理反应，因此对情绪的分析至关重要，在对学生情绪的研究具有重要意义。
[0003]传统的心理情绪分析，一般为心理医生一对一聊天，从而获取学生心理中的缺陷，而现实生活中，尚未具有一种通过影像对人的心理情绪变化进行分析的系统，故提出基于振动影像算法及机器学习的心理情绪分析预警系统，来对学生或者患者的心理情绪变化进行分析，为老师或者家长预先通知，及时了解学生所遇见的生活和学习上的困境。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于振动影像算法及机器学习的心理情绪分析预警系统，具备准确判断学生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于振动影像算法及机器学习的心理情绪分析预警系统，其特征在于，包括以下步骤：1)对学生的面部表情进行抓拍，同时拍录学生面部画面信息，并对信息进行处理，获取稳定清晰图像；2)通过将拍录的画面进行截屏保存，之后与抓拍的画面表情信息进行整合和去重处理，并进行上传至服务器；3)服务器对信息进行处理和分析，获取不同人面部的情绪变化，同时对人面部的情绪变化进行分析判断；4)服务器对相关情绪变化的画面进行保存，同时构建相关影像库，并根据后续的图像上传和分析，对图像进行自动识别，完成机器自我学习，提高分析准确性；5)服务器对面部情绪分析出结果，并向使用者发送相关信息，用于提醒老师或者家长，及时获取学生的心理情绪变化。2.根据权利要求1所述的基于振动影像算法及机器学习的心理情绪分析预警系统，其特征在于，所述步骤1)中通过设置有振动影像算法的摄像头完成学生面部信息的采集。3.根据权利要求2所述的基于振动影像算法及机器学习的心理情绪分析预警系统，其特征在于，所述步骤1)中的振动影像算法选用Lucas
‑
Kanade光流算法，用于对画面信息进行处理，获取稳定画面。4.根据权利要求3所述的基于振动影像算法及机器学习的心理情绪分析预警系统，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏然，
申请(专利权)人：南京坤源博文数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：