【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于状态评估，具体涉及一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、情绪智力，简称情商，它是指个体监控自己及他人的情绪和情感，并识别、利用这些信息的能力。情绪智力的评估建立在获取多种信号后，进行量化评估后，能够具象化为个体的显式特征，在人力资源管理、多类人群心理智力评估、人岗匹配等多种实际应用中，具有广泛的应用前景。对情绪智力进行有效的评估，具有重要意义和广泛的应用场景，如诊断儿童是否存在情绪障碍从而导致多动症、孤独症等病症；辅助企业进行员工的招聘、晋升等。
3、但是，情绪智力的评估上一般是采用测试题、获取生理数据等方式，存在较为繁琐、浪费大量时间的缺点；而且测试过程容易出现被测试人意思表达不清楚、不真实等情况，造成最终的测试结果不客观、不准确等问题。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决上述问题，提出了一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法及系统，本专利...
【技术保护点】
1.一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法，其特征是，生理参数包括眼动数据、心率、呼吸和体温数据，视频数据包括可见光视频数据、红外热成像视频数据。
3.如权利要求1所述的一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法，其特征是，所述统计域特征提取包括均值、中位数、方差和标准差，时域特征提取包括自相关函数、过零率、峰值和谷值，频域特征提取包括傅里叶变换、小波变换、功率谱密度、能量谱密度和频率峰值。
4.如权利要求1所述的一种基于多维感知与融合的情绪智...
【技术特征摘要】
1.一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法，其特征是，生理参数包括眼动数据、心率、呼吸和体温数据，视频数据包括可见光视频数据、红外热成像视频数据。
3.如权利要求1所述的一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法，其特征是，所述统计域特征提取包括均值、中位数、方差和标准差，时域特征提取包括自相关函数、过零率、峰值和谷值，频域特征提取包括傅里叶变换、小波变换、功率谱密度、能量谱密度和频率峰值。
4.如权利要求1所述的一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法，其特征是，进行统计域、时域和频域特征的融合的具体过程包括利用去噪算法进行特征选择，利用聚类算法对选择的特征进行融合。
5.如权利要求1所述的一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法，其特征是，所述分类基于vit进行情绪智力分类，分类根据情绪智力和设定的阈值，分为多个档。
6.如权利要求1所述的一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法，其特征是，提取融合...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵显，刘治，刘得成，任朝霞，陶可猛，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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