摘要
本发明公开了一种校园心理测评多模态情绪识别与隐私保护方法和系统,其中方法包括:非接触方式采集生理信号数据、语音信号数据和面部表情数据,并对采集数据进行预处理,提取信号数据特征向量,输入模态不变基础模型中进行多模态融合,然后输入到轻量化多模态情绪识别模型中,进行情绪识别,依据情绪识别结果,生成用户情绪状态和情绪强度可视化报告,依据可视化报告计算DASS‑21指数,生成标准测评量表,提供情绪疏导。本发明通过融合生理信号、语音信号和面部表情数据,从多个角度捕捉情绪特征,提高情绪识别准确率,这种多模态融合方式能够更全面地刻画心理状态,辅助更精准地定位心理问题的根源。
技术关键词
多模态情绪
数据
隐私保护方法
非接触方式
生成用户
心理
语音
深度学习模型
面部表情信号
非暂态计算机可读存储介质
生理
麦克风阵列采集
报告
量表
隐私保护系统
情绪识别模型
校园
系统为您推荐了相关专利信息
推理方法
复杂度特征
动态规划算法
非易失性计算机存储介质
计算机可执行指令
连续投影算法
连续小波变换
模型构建方法
数据融合算法
计算机存储介质
情感分析方法
情感分析模型
错误特征
多模态特征
子模块
刹车盘
数控机床
热误差补偿
刹车鼓
数据处理模块