基于人脸视频预测情商指数的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人脸视频预测情商指数的方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括：采集人脸视频，获取人脸视频对应的最终关键点位置，根据最终关键点位置动态选取感兴趣区域位置；计算感兴趣区域位置内所有像素的通道亮度值，基于通道亮度值提取人脸视频对应的光电容积脉搏波信号；提取光电容积脉搏波信号对应的心率变异性参数特征；建立心率变异性参数特征与情商指数特征之间的关联关系，并构建训练数据集；输入待评估用户的人脸视频，提取人脸视频对应的心率变异性参数特征，将心率变异性参数特征输入最优情商指数概率预测模型，以得到多维情商指数评估结果，有助于解决传统情商评估量表主观性强、流程繁琐以及结果偏差大的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，特别地涉及一种基于人脸视频预测情商指数的方法及系统。

技术介绍

1、情商(emotional quotient,eq)作为衡量个体情绪管理与社会适应能力的核心指标，其精准评估对心理健康干预、职业人才选拔及社会关系优化具有重要价值，传统情商评估高度依赖主观量表，需通过问卷形式探测个体内心情绪状态，存在测试者易伪装、评估流程繁琐、结果受主观偏差影响显著等缺陷，难以满足高精度、客观化的现代评估需求。

2、随着非接触式生理信号检测技术的发展，通过人体面部细微生理特征反推情绪状态成为可能，光电容积脉搏波(ppg)技术可基于面部视频像素的亮度变化，非侵入式提取心率变异性(hrv)参数，心率变异性参数与自主神经系统活动密切相关，而自主神经功能又直接影响情绪感知、调节及共情能力。

3、然而，现有技术多局限于单一心率变异性参数特征与简单情绪标签的线性关联，尚未构建起心率变异性参数特征与情商多维特征之间的关联关系。

4、因此，亟需一种能够基于人脸视频预测情商指数的方法。

>技术实现思路...

【技术保护点】

1.一种基于人脸视频预测情商指数的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人脸视频预测情商指数的方法，其特征在于，所述获取人脸视频对应的最终关键点位置，包括：

3.根据权利要求1所述的基于人脸视频预测情商指数的方法，其特征在于，所述获取人脸视频对应的最终关键点位置，包括：

4.根据权利要求1所述的基于人脸视频预测情商指数的方法，其特征在于，所述获取人脸视频对应的最终关键点位置，包括：

5.根据权利要求1所述的基于人脸视频预测情商指数的方法，其特征在于，所述心率变异性参数特征包括心跳间期标准偏差、变异系数、相邻心跳间期差值大于2...

【技术特征摘要】

1.一种基于人脸视频预测情商指数的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人脸视频预测情商指数的方法，其特征在于，所述获取人脸视频对应的最终关键点位置，包括：

3.根据权利要求1所述的基于人脸视频预测情商指数的方法，其特征在于，所述获取人脸视频对应的最终关键点位置，包括：

4.根据权利要求1所述的基于人脸视频预测情商指数的方法，其特征在于，所述获取人脸视频对应的最终关键点位置，包括：

5.根据权利要求1所述的基于人脸视频预测情商指数的方法，其特征在于，所述心率变异性参数特征包括心跳间期标准偏差、变异系数、相邻心跳间期差值大于20毫秒的个数在总心搏数中所占的百分比、相邻心跳间期差值平方和的均方根、高频范围的正常心跳间期的振幅大小、庞加莱图在垂直于等式的线的直线上投影的标准差和相邻心跳间期差值大于50毫秒...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜登斌，
申请(专利权)人：吾征智能技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：