【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能與生物醫學工程交叉，具體為基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統。
技術介紹
1、隨著人工智能技術的發展，傳統的生理和心理健康檢測方法(如血壓計、心理問卷等)存在一定的局限性，通常需要專門設備或專業人員操作，且檢測過程不夠靈活和實時。現有的研究逐漸轉向無接觸、多模態的檢測方法，利用計算機視覺、語音分析、深度學習等技術，能夠在非接觸的情況下實時、準確地檢測和預測個體的生理和心理狀態。
2、本專利技術的目的是設計一種基于多模態信息融合的無接觸式生理和心理檢測系統，結合面部動態表情分析、生理指標檢測、聲音變化檢測和自然語言處理等技術，全面、實時地評估用戶的生理與心理健康狀態。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，解決了
技術介紹
中提到的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，包括數據采集模塊，特征提取模塊，多模態信息融合模塊和心理與生理狀態評估模塊；
3、所述數據采集模塊通過攝像頭和麥克風采集用戶的面部圖像和聲音信號；
4、所述特征提取模塊包括面部表情分析單元，生理指標檢測單元，聲音變化分析單元和自然語言處理分析單元；
5、其中，面部表情分析單元：使用計算機視覺技術提取面部表情特征，如眼睛神態、微表情、臉部肌肉變化；
6、生理指標檢測單元：通過計算機視覺和深度學習模型從面部圖像中提取
7、聲音變化分析單元：利用語音信號處理技術分析用戶的聲音特征，包括語速、音調和音量變化；
8、自然語言處理分析單元：分析用戶與ai心理師的對話內容，提取與心理狀態相關的語言特征；
9、所述多模態信息融合模塊基于貝葉斯網絡方法，融合來自面部表情、生理指標、聲音特征和語言內容的多模態信息，進行綜合分析；
10、所述心理與生理狀態評估模塊結合融合后的多模態信息，利用機器學習模型預測用戶的心理與生理狀態，并給出健康評估報告。
11、優選的，所述數據采集模塊包括圖像采集單元和音頻采集單元；
12、所述圖像采集單元通過攝像頭捕捉用戶的面部圖像，獲取用戶的面部表情和生理特征信息；圖像采集單元從攝像頭獲取連續的面部圖像序列iface；
13、
14、式中，表示預處理后的面部圖像，prepreocess表示系列圖像處理技術，包括噪聲消除、亮度調整和幾何校正；
15、所述音頻采集單元通過麥克風采集用戶的語音信號，用于分析用戶的語速、音調、音量和情感狀態；音頻采集單元獲取用戶的語音信號a，并通過預處理步驟，包括噪聲抑制和音量歸一化對信號進行處理；預處理過程可以表示為：
16、apre＝audiopreprocess(a)；
17、式中，apre表示預處理后的音頻信號，audiopreprocess包括濾波、去噪和音量調整。
18、優選的，所述特征提取模塊包括面部表情分析單元，生理指標檢測單元，聲音變化分析單元和自然語言處理分析單元；
19、所述面部表情分析單元通過計算機視覺技術和卷積神經網絡(cnn)從采集到的面部圖像中提取用戶的面部表情特征；能夠識別用戶的眼神、微表情、肌肉運動等，為判斷用戶的情緒狀態提供數據支持；
20、使用預處理后的面部圖像作為輸入，通過卷積神經網絡(cnn)提取面部表情特征：
21、
22、式中，fface表示提取的面部特征向量，具體包括眼部活動、眉毛位置和嘴角變化特征。
23、優選的，所述生理指標檢測單元通過光電容積圖(ppg)技術，從面部圖像中提取心率、呼吸頻率和血氧飽和度；
24、從預處理后的面部圖像中提取皮膚區域的顏色變化信號，通過ppg技術計算心率和血氧飽和度：
25、
26、式中，t表示從ppg信號中提取的心跳周期時間，hr表示每分鐘的心率；
27、通過傅里葉變換分析圖像像素值的周期性變化，計算呼吸頻率rr：
28、所述呼吸頻率rr通過以下公式獲取：
29、
30、式中，tresp表示呼吸周期。
31、優選的，所述聲音變化分析單元使用語音信號處理技術，從用戶的語音信號中提取特征，包括語速、
32、音調和音量；
33、對預處理后的音頻信號apre進行mfcc(梅爾頻率倒譜系數)提取，獲取音頻特征向量faudio：
34、所述音頻特征向量faudio通過以下公式獲?。?/p>
35、faudio＝mfcc(apre)；
36、式中，faudio表示音頻特征向量，具體包括語音信號的頻率特征和時域特征。
37、所述自然語言處理分析單元通過分析用戶與ai心理師的對話內容，提取與心理狀態相關的語言特征，包括情感詞匯和語義模式；
38、使用預處理后的文本對話數據tpre，通過預訓練的語言模型bert進行語義分析，提取語言特征向量fnlp；
39、所述語言特征向量fnlp通過以下公式獲?。?/p>
40、fnlp＝bert(tpre)；
41、式中，fnlp表示語言特征向量，具體包括用戶的心理情感特征，用于識別用戶的情感狀態變化，包括焦慮和抑郁。
42、優選的，所述多模態信息融合模塊包括特征對齊與規范化單元和特征融合與加權求和單元；
43、所述特征對齊與規范化單元對特征進行對齊和規范化處理，確保所有模態特征在同一尺度下進行融合；
44、faligned(t)＝align(fface(t),fphysio(t),faudio(t),fnlp(t))；
45、式中，faligned(t)表示對齊后的特征向量，fface(t),fphysio(t),faudio(t)和fnlp(t)分別表示時間t的面部特征向量，生理指標特征向量，聲音特征向量和自然語言特征向量；align(.)表示對齊函數；
46、對對齊后的特征進行規范化處理，以消除不同模態之間的尺度差異，通過以下公式獲?。?/p>
47、fnorm(t)＝normalize(faligned(t))；
48、式中，normalize(.)表示特征規范化操作。
49、優選的，所述特征融合與加權求和單元在完成特征對齊與規范化后，該單元負責對不同模態的特征進行融合；包括貝葉斯網絡或深度神經網絡，通過加權求和模型的學習，來綜合各模態的特征，從而生成一個統一的評估特征向量；
50、
51、式中，ffusion(t)表示第i個模態的規范化特征向量，ωi表示權重參數。
52、優選的，所述心理與生理狀態評估模塊該單元利用融合后的特征向量，通過預先訓練好的機器學習模型實時評本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：包括數據采集模塊，特征提取模塊，多模態信息融合模塊和心理與生理狀態評估模塊；
2.根據權利要求1所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述數據采集模塊包括圖像采集單元和音頻采集單元；
3.根據權利要求1所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述特征提取模塊包括面部表情分析單元，生理指標檢測單元，聲音變化分析單元和自然語言處理分析單元；
4.根據權利要求3所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述生理指標檢測單元通過光電容積圖(PPG)技術，從面部圖像中提取心率、呼吸頻率和血氧飽和度；
5.根據權利要求3所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述聲音變化分析單元使用語音信號處理技術，從用戶的語音信號中提取特征，包括語速、音調和音量；
6.根據權利要求3所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述自然語言處理分析單元通過分析用戶與AI心理師的對話內容，提取與心理狀態相關的語言特征，包括
7.根據權利要求1所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述多模態信息融合模塊包括特征對齊與規范化單元和特征融合與加權求和單元；
8.根據權利要求7所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述特征融合與加權求和單元在完成特征對齊與規范化后，該單元負責對不同模態的特征進行融合；包括貝葉斯網絡或深度神經網絡，通過加權求和模型的學習，來綜合各模態的特征，從而生成一個統一的評估特征向量；
9.根據權利要求1所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述心理與生理狀態評估模塊該單元利用融合后的特征向量，通過預先訓練好的機器學習模型實時評估用戶的心理與生理狀態。它負責處理當前的輸入數據，并輸出當前時刻的狀態評估結果；
...【技術特征摘要】
1.基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：包括數據采集模塊，特征提取模塊，多模態信息融合模塊和心理與生理狀態評估模塊；
2.根據權利要求1所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述數據采集模塊包括圖像采集單元和音頻采集單元；
3.根據權利要求1所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述特征提取模塊包括面部表情分析單元，生理指標檢測單元，聲音變化分析單元和自然語言處理分析單元；
4.根據權利要求3所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述生理指標檢測單元通過光電容積圖(ppg)技術，從面部圖像中提取心率、呼吸頻率和血氧飽和度；
5.根據權利要求3所述的基于多模態的無接觸生理和心理檢測系統，其特征在于：所述聲音變化分析單元使用語音信號處理技術，從用戶的語音信號中提取特征，包括語速、音調和音量；
6.根據權利要求3所述的基于多...
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