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申请/专利权人：秦皇岛市惠斯安普医学系统股份有限公司
摘要：本发明涉及心理健康评估技术领域，具体公开了一种多模态人体心身健康筛查系统，包括：获取任一目标对象在不同情绪诱发方式下的多模态信号；选取任一目标对象在相同情绪诱发方式下的多模态信号，对所述多模态信号进行预处理并进行归一化处理；对特征点进行聚类，设置聚类的控制半径和最少相似数N；检测任一个类别簇控制半径内的相似特征集数量m，若m大于N，判断该类别簇为正常类别簇；若m小于N，则判断该类别簇为异常类别簇，将异常类别簇代表的学生标记为身心健康异常学生，输出所有异常类别簇所代表的身心健康异常学生，本发明实现了对身心健康异常学生的准确识别。
主权项：1.一种多模态人体心身健康筛查系统，其特征在于，包括以下步骤：数据获取模块，用于获取任一目标对象在不同情绪诱发方式下的多模态信号；其中多模态信号为：生理信号、面部表情图像和语音信号；数据处理模块，用于对所述多模态信号进行预处理，提取预处理后的多模态的特征指标并进行归一化处理，得到生理特征向量、面部特征向量和语音特征向量；分别以生理特征向量为横轴，面部特征向量为纵轴，以语音特征向量为竖轴，构建心理健康评估三维坐标系，生成所有目标对象所对应的特征点，选取任一特征点为中心，基于欧氏距离设置聚类的控制半径R和最少相似数H，计算控制半径R内的特征点密度P，获取所有特征点的控制半径R内的特征点密度均值，将特征点密度均值标记为MinP，若存在任一特征点半径R内特征点密度P大于MinP，则将该特征点标记为核心点，并以该核心点为中心生成类别簇；结果生成模块，用于检测任一类别簇控制半径R内的相似点数量m，若m大于H，则判断该类别簇为正常类别簇；若m小于H，则判断该类别簇为异常类别簇，将正常类别簇代表的学生标记为健康学生；将异常类别簇代表的学生标记为身心健康异常学生，输出所有异常类别簇所代表的身心健康异常学生。
全文数据：
权利要求：
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