基于机器视觉的学生心理干预治疗及行为监测系统

摘要：

以准确检测出学生消极情绪并开展针对性心理干预治疗为目的,设计基于机器视觉的学生心理干预治疗及行为监测系统.系统由人脸检测识别模块获取目标图片,并进行灰度化预处理,去除外界环境干扰,利用Viola?Jones算法完成人脸识别,提取人眼张合度、侧脸、抬头与低头等特征;行为检测模块采用多核LV?SVM模式分类方法划分人脸特征识别结果为不同情绪;核心控制模块对结果为消极情绪的人脸特征予以报警;心理干预治疗模块依据报警结果,采取学校主导、家庭辅助、学生参与三种干预措施开展学生针对性心理干预治疗.实验结果证明,该系统的人脸特征检测准确率高、稳定性强,可以对存在消极情绪的学生进行心理干预治疗,且效果显著.

关键词：心理干预治疗、行为监测、系统设计、机器视觉、人脸识别、图像采集

所属期刊栏目：43

分类号：TN931+.3⁃34;U46

资助基金：国家自然科学基金青年项目61806071

在线出版日期：2020-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：63-66