【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及心理检测，更具体地说，本专利技术涉及基于视觉识别的ai心理检测准确性评估方法及系统。
技术介绍
1、随着社会的快速发展，人的心理压力也越来越大，从而导致大量的心理问题的出现，在实际中通常是通过微表情、微动作以及各种仪器来对测试者进行心理检测，从而得知测试者潜在的情绪及各项心理指标参数，但是这样做存在客观不真实和可伪装的情况发生，例如测试者可以伪装自己的情绪，从而造成对测试者心理检测的不准确。现有的存在一种通过测试者在心理检测过程中在植物神经作用下的肌肉微运动（是不受大脑意识所控制的一种无意识的、生理客观反应），分析心理情绪指标，更具有完全客观真实和不可伪装的可靠特性。
2、但在通过植物神经作用下的肌肉微运动进行心理检测时，若对肌肉微运动的监测和处理的准确性不够，会造成肌肉微运动无法准确地转化为数据信息，从而会影响对心理检测的分析结果，无法准确反映测试者的真实心理状态。
3、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述...
【技术保护点】
1.基于视觉识别的AI心理检测准确性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于视觉识别的AI心理检测准确性评估方法，其特征在于：在S1中，实时分析对特征点的追踪稳定情况，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于视觉识别的AI心理检测准确性评估方法，其特征在于：特征点移动异常的判断方法为：获取相邻帧图像对应的特征点之间的移动距离，当相邻帧图像对应的特征点之间的移动距离超出了特征点移动距离阈值，将相邻帧图像对应的特征点的变化标记为特征点移动异常。
4.根据权利要求3所述的基于视觉识别的AI心理检测准确性评估方法，其...
【技术特征摘要】
1.基于视觉识别的ai心理检测准确性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于视觉识别的ai心理检测准确性评估方法，其特征在于：在s1中，实时分析对特征点的追踪稳定情况，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于视觉识别的ai心理检测准确性评估方法，其特征在于：特征点移动异常的判断方法为：获取相邻帧图像对应的特征点之间的移动距离，当相邻帧图像对应的特征点之间的移动距离超出了特征点移动距离阈值，将相邻帧图像对应的特征点的变化标记为特征点移动异常。
4.根据权利要求3所述的基于视觉识别的ai心理检测准确性评估方法，其特征在于：将追踪异常频率和追踪异常频繁比进行去单位处理，将去单位处理后的追踪异常频率和追踪异常频繁比进行加权求和，计算追踪异常指数；
5.根据权利要求4所述的基于视觉识别的ai心理检测准确性评估方法，其特征在于：在s2中...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘海云，张悦，
申请(专利权)人：沐恩宁波教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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