非接触式心理压力检测：HRV与表情融合方法

"融合心率变异性与表情的非接触心理压力检测" 本文介绍了一种新型的心理压力检测方法，旨在解决传统方法存在的主观性高、准确率低以及无法连续监测的问题。这种方法结合了心率变异性（HRV）和人脸表情分析，实现了非接触式的心理压力检测。具体来说，研究者利用成像式光电容积描记（IPPG）技术从视频图像中提取HRV信息，这是一种无创且非接触的技术，能够通过摄像头捕获的面部视频来获取生理信号。HRV是一种反映自主神经系统活动的指标，常用于评估个体的心理压力水平。 同时，该方法采用了深度学习的VGG19网络构建表情识别模型，通过训练模型来识别人脸表情。VGG19是深度卷积神经网络的一种，具有强大的图像特征提取能力，可以精确地识别出各种表情，如快乐、悲伤、愤怒等，这些表情通常与个体的情绪状态紧密关联。 将提取到的HRV数据和表情识别结果作为特征输入，研究者利用支持向量机（SVM）进行训练和分类。支持向量机是一种有效的监督学习算法，擅长处理小样本分类问题，它能在高维空间中找到最佳决策边界，将压力状态和非压力状态进行区分。 实验结果显示，该方法在压力分类上的准确率达到了81.4%，显著提高了心理压力检测的准确性。这种技术的应用前景广阔，不仅适用于一般人群的心理健康监测，还可以为运动员的竞技状态评估、犯罪人员的心理测试等提供科学依据。其非接触、连续监测的特点，使得该方法在实际应用中更具优势，可以更好地满足不同场景下的心理压力检测需求。 这项研究将生物信号处理与计算机视觉技术相结合，为心理压力的客观、实时检测开辟了新途径。未来的研究可能进一步优化模型性能，提高分类精度，并探索更多生理信号与行为特征的融合，以实现更全面、精准的心理状态评估。