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摘要
为了实现非接触式的日常精神压力检测，本文提出了一种基于成像式光体积描记术的精神压力检测方法。首先，通过手机摄像头记录受试者面部视频，再采用本文所提出的基于Face Mesh的动态感兴趣区域（Region of Interest,ROI）提取方法获得心率波动引起的皮肤微弱颜色变化。接下来，将快速独立成分分析（FastICA）算法、小波变换和窄带带通滤波相结合，提取基于图像的光体积描记术信号和心率变异性信息。然后，对30名受试者进行了压力诱导实验，通过比较受试者正常和应激状态下心率变异性参数的差异，筛选了用于精神压力检测的14个特征，并探讨了压力诱导的短期精神压力和日常精神压力之间的关系。最后，另外选取67名受试者进行日常精神压力检测，使用机器学习算法建立了精神压力检测的三分类器。实验结果表明：精神压力三分类准确率达到95.2%。鉴于这种方法不需要长期测量，仅使用智能手机就可以准确检测人类精神压力水平，而且测量方法简单，测量时间短，易操作，不会影响受试者的正常心理和精神状态，因此可以作为一种有效的心理学研究工具。
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单位长春理工大学; 生命科学技术学院
