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申请/专利权人：广东警官学院(广东省公安司法管理干部学院)

摘要：本发明涉及社会心理评估技术领域，具体公开了一种基于人像视频的人员情绪检测方法，主要步骤如下：对人像视频逐帧截取图像；通过深度网络模型检测每帧图像的情绪识别结果；根据所有图像情绪分类结果计算7种情绪出现频率，进一步计算熵值与负面情绪出现的总频率；计算监测对象的监测值，根据阈值判断“正常”或“需关注”；对“需关注”对象进行一致性判断；根据一致性判断结果进行下一步检测工作；本方法通过利用深度网络模型对人脸图像的情绪识别结果，可实现对特定对象心理状态的检测。

主权项：1.一种基于人像视频的人员情绪检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：跟踪特定对象采集一段时间的视频样本，关键帧分离导出，分别记为I1、I2、I3、…、IN，其中N为样本视频截取的总帧数；S2：将S1中获取的各帧通过基于ResNet50深度网络模型的人脸情绪识别网络，获得各帧的情绪分类结果，分别记为E1、E2、E3、…、EN，其中第i帧的情绪分类结果Ei的取值与具体情绪的对应关系如下： S3：根据S2结果，计算情绪分类结果为j的情绪出现频率： 其中j的取值范围为{1，2，3，4，5，6，7}，当Ei＝j成立时，δ·取值为1，否则取值为0；S4：计算S3中统计集合的熵H，以此表征该对象情绪的波动混乱程度： 其中，当pj＝0时，规定pjlogpj值等于0，以避免出现熵无穷大的情况；S5：规定无倾向性neutral、高兴happiness为“正面情绪”；惊讶surpise、愤怒anger、厌恶disgust为“中性情绪”；恐惧fear、悲伤sadness为“负面情绪”，计算负面情绪出现的总频率：Pf＝p6+p7S6：根据S4与S5结果，计算监测对象的监测值：Q＝H+Pf设定阈值q1，根据Q将对象进行分类，当0Q≤q1时判定对象为“正常”，当Qq1时判定对象为“需关注”，若监测对象被判定为“需关注”，则进入S7进行一致性判断；S7：在接下来一段时间内的多个细分时段对监测对象进行情绪监测，计算各细分时段当中“中性情绪”、“正面情绪”、“负面情绪”三者占比，将占比最大的类别作为该细分时段的情绪监测结果；邀请监测对象对该细分时段内自我心理状态依据七种情绪类型进行评估，将评估结果对应“中性情绪”、“正面情绪”、“负面情绪”三大类进行转化，作为该细分时段的个人评估结果；将情绪监测结果与个人评估结果进行对比：若情绪监测结果与个人评估结果同属于“中性情绪”、“正面情绪”、“负面情绪”中同一类，则认定为单时段匹配；对上述监测时间段内的所有细分时段分别进行上述对比，若匹配的单时段占比超过设定比例，则认定情绪监测与个人评估“一致”，未超过则认定为“不一致”，若“一致”则进入S8，若“不一致”进入S9；S8：将监测对象列为重点关注对象，进行心理干预；S9：将监测对象列为长期关注对象，延长监测时间。

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