專案簡介

1、專案背景

目前我國心理篩查測評主要依靠心理量表工具，它誕生已經有

116年的歷史，檢測時間長，資料不夠客觀，我國現有心理諮詢與診斷專業人員缺口130萬人，因此我國迫切需要應用創新，來推動心理學與人工智慧科學、社會認知科學等，來解決群體性人群高頻心理篩查與診斷問題。

2、專案來源

根據市場現狀以及行業需求定位，湖南檢信智慧科技有限公司自主立項開發。

3、專案技術路線

根據情緒情感演算法及建模，心理情緒特徵資料與複雜情感的關係，建立情緒

-心理因子關聯模型，基於知識圖譜和控制決策的個性化心理引導模型，根據年齡、性別和職業建立系統深度學習及資料推送模型，構建心理障礙評估分類模型和專家決策知識庫來檢測分類心理分析結果。

4、專案功能技術指標

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1） 透過資料採集分析，得到七種基本情緒。（2 ） 由基本情緒和複雜情緒建模得到多種複雜情緒。（3） 透過複雜情緒和心理決策樹功能，建立複雜情緒與不同功能的決策樹應用模型；複雜情緒模型與意圖分析建立公檢法審訊談話或者人力資源測評決策樹認知應用模型。

5、專案技術創新點

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1）基於深度學習語音情感識別的實現

充分利用

LSTM-CTC 方法和 Attention 機制的優點，提出 Attention-CTC 融合模型，將語音情感幀分為情感關鍵幀和情感輔助幀，利用 CTC 自動對齊能力發現語音的情感關鍵幀，利用 Attention 機制的注意力分配能力在不同程度上學習情感輔助幀的情感資訊，避免過度學習。

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2）卷積神經網路人臉情感識別

提出了一種基於卷積神經網路的人臉運動模糊判斷，設計

FFDNet（Face Fuzzy Detection Nat）人臉模糊判斷網路，提高了人臉識別或表情識別的準確率。本發明的人臉模糊判斷演算法，提高了檢測人臉運動模糊的成功率，提升了人臉識別系統的魯棒性。

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3）檢信ALLEMOTION多維度心理測評系統開發

利用面肌動靜態運動、語音、表情、眼動等多維度關聯情緒特徵變化和三級資料建模，實現對心理情緒的科學檢測，對測試的心理情緒正向和負向情緒做出趨向性分析與評估。系統再根據不同心理障礙特徵，能快速分析和篩查心理障礙患者。

6、專案功能及市場定位

系統用於解決群體性人群篩查及心理障礙的輔助治療。（

1）篩查功能： 教育、部隊等。（2）輔助診斷與治療：醫療系統；（3）崗前安全評估：航空航天、軌道交通等（4）心理雲平臺：個體使用者和中小微企業。