技术背景

1、多学科研究证明情绪可客观测算：通过心理生理、感情神经科学、实验心理学、生物力学等相关学科的研究表明，抑郁、焦虑、紧张、压力等情绪是可以被客观测量的。

2、情绪量化、数字化研究日趋成熟：世界各国科学家做了诸多的实验理论和实践，让情绪指标量化、数字化、数据化的研究日趋成熟。

3、AI智能+创新技术交叉精准客观量化多指标情绪：我们在此基础上不断创新突破，人工智能、现代统计学、图像大数据、AI智能视频分析等先进技术交叉运用，已经能够做到客观的、准确的量化引起心理问题的多种情绪指标。

发展前景

1、市场需求喷发：随着人们对心理健康的重视程度不断提高，对情绪识别和心理健康筛查的需求也会增加。这些系统可以帮助企业、单位和个人更好地了解自己的情绪状态，及时发现潜在的心理问题，并提供相应的干预和支持。

2、技术进步：AI 技术在情绪识别和心理健康领域的不断发展，将提高系统的准确性和可靠性。例如，深度学习算法、自然语言处理技术和生物传感器的应用，可以更精确地识别和分析情绪信号，提供更个性化的评估和建议。

3、应用拓展：这些系统不仅可以应用于医疗领域，还可以拓展到教育、企业、社交媒体等多个领域。

4、跨领域合作：AI 情绪识别和心理健康领域的发展需要跨学科、跨领域的合作。包括心理学家、计算机科学家、医生、数据分析师等多个领域的专业人员将共同努力，推动技术的创新和应用。

技术与原理

一、技术介绍：“动态特征情感计算”是先进的AI智能分析技术，是通过高帧率摄像机捕捉头面部肌肉的细微性运动，同时对每帧图像像素的位移与时间进行标记，通过对神经网络进行不断的学习、训练，就能得到相应的情绪特征模型，而后利用这些模型就可以快速的在普通群体里面筛选出具备这些的情绪特征个体。

1、目前只在少数机构在进行此类研究，目的在于对特定人群的共同情绪特征进行数字化分类、提取。

2、当前该技术在普通中小学、职高等已有大规模的应用，被检测人数已超过30万。

我司对此项技术不断进行研发创新，以保持业内领先的地位

二、技术原理：研究表明，抑郁、焦虑、紧张、压力等情绪是可以被客观测量的，将动态特征分析技术应用于心里检测，就是在微观水平上研究头部反射运动与
情绪特征的关系，通过神经网络学习将获取的头部运 动参数转换为相应的情绪特征模型。

目前该技术在心里检测领域已经能够做到客观的 、 准确的量化引起心理问题的多种情绪指标。

产品优势

1、检测结果客观准确：检测项基于被试者在非交互刺激、自然 的状态下的心理活动，避免因被试者的理解偏差和主观意愿而导致检测结果与真实情况之间的误差（包括交互过程中产生不良诱导因素）让结果更加科学准确。

2、定期检测、跟踪对照：数据持续保持客观性和准确性，通过定期测试能 够提前从表面健康者中发现心理变化的人群，以便采取相应措施尽早干预， 避免情绪恶化。

3、适合大规模筛查：只需坐在摄像机前检测1分钟内即可，全程不需要交互及答题，每组设备每天可以检测5000以上人，非常适合大规模心 理筛查。

4、大数据软件平台：分布式构架设计、同步管理多台检测设备 ,多客户端人员录入、管理、查询报告、报表汇总等，系统可以快速灵活的部署，同时满足不同规模用户的需要。

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