【技术实现步骤摘要】
本申请涉及心理测量的，尤其是涉及一种心理状态检测方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、心理状态的分析在商用、民用、军用或者科研等许多领域中都存在非常大的使用价值。对于依赖人工的心理分析方法，这种心理状态分析方法对分析人员有较高的心理专业要求，由于分析人员的专业能力的差异，会导致分析结论不准确。而对于基于机器学习模型或深度学习模型的心理检测方法，需要使用大量的标注数据进行模型训练。然而，对于心理活动的表现方式，例如微表情，往往是短暂和细微的，数据的样本量较少且难以准确标注，因此获取足够的训练数据可能具有挑战性。
2、上述中的相关技术方案存在以下缺陷：心理分析结论准确率低。
技术实现思路
1、为了改善心理分析结论准确率低的问题，本申请提供了一种心理状态检测方法、系统、设备及存储介质。
2、在本申请的第一方面，提供了一种心理状态检测方法。该方法包括：
3、获取图像特征和声音特征，图像特征表示待测试人员在检测过程中表现出的行为和/或表情，声音特征表示待测试...
【技术保护点】
1.一种心理状态检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的心理状态检测方法，其特征在于，所述图像特征包括表情特征和行为特征，所述图像特征通过以下方式得到：
3.根据权利要求1所述的心理状态检测方法，其特征在于，所述声音特征包括声纹特征和语义特征，所述声音特征通过以下方式得到：
4.根据权利要求1所述的心理状态检测方法，其特征在于，所述心理检测模型通过以下方式确定：
5.根据权利要求4所述的心理状态检测方法，其特征在于，所述因子载荷矩阵根据自变量矩阵和因子矩阵计算得到，所述自变量矩阵中的元素表示不同的所述心理状...
【技术特征摘要】
1.一种心理状态检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的心理状态检测方法，其特征在于，所述图像特征包括表情特征和行为特征，所述图像特征通过以下方式得到：
3.根据权利要求1所述的心理状态检测方法，其特征在于，所述声音特征包括声纹特征和语义特征，所述声音特征通过以下方式得到：
4.根据权利要求1所述的心理状态检测方法，其特征在于，所述心理检测模型通过以下方式确定：
5.根据权利要求4所述的心理状态检测方法，其特征在于，所述因子载荷矩阵根据自变量矩阵和因子矩阵计算得到，所述自变量矩阵中的元素表示不同的所述心理状态，所述因子矩阵通过期望...
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