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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明提供一种非接触式认知表现预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及认知表现预测领域。本发明中，将面部可见光视频切分为若干个时长相同的视频片段，以提取非接触式生理和头面部行为特征指标数据；基于相关性分析分别对两类提取结果进行降维，按照不同的认知表现评价指标，对应选择相关性排序靠前的非接触式生理头面部行为特征指标数据，并作为对应的机器学习模型输入，分别预测用户的低水平或高水平认知表现。利用多模态特征之间的互补性，并从认知灵活性、抑制控制和工作记忆三个维度，以及准确性和反应时间两个角度，设计全面的认知表现评价指标，增强了机器学习模型分类评估认知表现的客观性与准确性。
主权项：1.一种非接触式认知表现预测方法，其特征在于，包括：获取用户的面部可见光视频，并切分为若干个时长相同的视频片段；基于所述视频片段，提取非接触式生理和头面部行为特征指标数据；基于相关性分析分别对两类提取结果进行降维，按照不同的认知表现评价指标，对应选择相关性排序靠前的第一数量的非接触式生理特征指标数据以及相关性排序靠前的第二数量的头面部行为特征指标数据；其中，所述认知表现评价指标包括认知灵活性的反应时间、认知灵活性的准确率、抑制控制的反应时间、抑制控制的准确率、工作记忆的反应时间、工作记忆的准确率；调取与每一个所述认知表现评价指标一一对应的机器学习模型，并将不同认知表现评价指标下选择的非接触式生理和头面部行为特征指标数据作为输入，以分别预测所述用户的低水平或高水平认知表现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 非接触式认知表现预测方法
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