北京理工大学光电学院北京市精密光电测试仪器与技术重点实验室, 北京 100081
针对现有心理压力检测方法主观性强、准确率低,且无法连续监测的问题,提出了一种融合心率变异性(HRV)与人脸表情的非接触式心理压力检测方法。该方法通过成像式光电容积描记(IPPG)技术从视频图像中提取HRV信息,并通过VGG19网络建立表情识别模型,获得人脸表情。将HRV及表情共同作为特征输入,利用支持向量机进行训练分类,实现压力状态与非压力状态的检测。实验结果表明,本方法的压力分类准确率可达到81.4%,能有效提高心理压力检测的准确性,可应用于普通人群、运动员、犯罪人员心理测试等领域。
图像处理 图像分析 心理压力检测 心率变异性 人脸表情
