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本发明涉及一种基于脸部微表情的认知状态识别系统及方法。

本发明公开了一种基于脸部微表情的认知状态识别系统及方法，该系统包括：数据获取模块、数据处理模块和认知分类模型；数据获取模块用于获取用于训练的视频数据；数据处理模块用于对视频数据进行处理，将视频数据截取为固定帧数的短视频；将数据处理模块处理好的短视频输入认知分类模型对其进行训练；数据获取模块还用于获取未知状态的测试对象的待识别视频数据并输入至训练好的认知分类模型；认知分类模型输出评估结果。本发明的基于脸部微表情的认知状态识别系统及方法，能够对测试对象的脸部视频数据进行分析处理，并自动对该测试对象的认知状态进行归类识别。

心理健康领域：

心理疾病诊断：帮助心理医生更准确地评估患者的心理状态。例如，对于抑郁症患者，微表情可能反映出他们内心的悲伤、无助等情绪，以及对治疗的反应。通过分析患者在咨询过程中的微表情，医生可以更深入地了解患者的病情，制定更有效的治疗方案。

心理压力评估：现代人面临着各种压力，长期的高压力状态可能会对身心健康造成严重影响。基于脸部微表情的识别系统可以实时监测人们在日常生活或特定场景下的微表情变化，评估其心理压力水平，以便及时采取干预措施。

教育领域：

教学效果评估：教师可以通过该系统了解学生对教学内容的理解和接受程度。例如，如果学生在课堂上出现困惑的微表情，教师可以及时调整教学方法或进度，提高教学质量。

学生情绪管理：有助于学校的心理辅导老师及时发现学生的情绪问题，如焦虑、恐惧、愤怒等。通过对学生微表情的分析，老师可以更好地理解学生的内心世界，给予针对性的心理辅导和支持，帮助学生保持良好的心理状态。

浙江大学是一所历史悠久、声誉卓著的高等学府，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。浙江大学的前身求是书院创立于1897年，为中国人自己最早创办的新式高等学校之一。1928年，定名国立浙江大学。2022年，浙江大学入选第二轮“双一流”建设高校，21个学科入选一流学科建设名单，绝大多数学科在第五轮学科评估中取得可喜进步。

本发明的有益之处在于所提供的基于脸部微表情的认知状态识别系统及方法，能够对测试对象的脸部视频数据进行分析处理，并自动对该测试对象的认知状态进行归类识别。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。