專(zhuān)利名稱(chēng)：一種心理測(cè)試系統(tǒng)及心理測(cè)試方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種心理測(cè)試系統(tǒng)及心理測(cè)試方法。
背景技術(shù)：
隨著圖像分析技術(shù)的發(fā)展，眼球定位與跟蹤技術(shù)已逐漸成熟并實(shí)用化。應(yīng)用眼動(dòng)軌跡與瞳孔縮放信息可進(jìn)行多種心理和生理測(cè)試:通過(guò)眼球定位可進(jìn)行視線(xiàn)追蹤，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互；一些學(xué)者通過(guò)提取人在閱讀過(guò)程中的眼球運(yùn)動(dòng)特征可以進(jìn)行人的性格及心理分析；通過(guò)受試者對(duì)敏感的視覺(jué)刺激信息的反應(yīng)，可以進(jìn)行眼球運(yùn)動(dòng)和瞳孔收縮與擴(kuò)張分析，實(shí)現(xiàn)“測(cè)謊”等多種應(yīng)用?！把劬κ切撵`的窗戶(hù)”，瞳孔縮放與心理反應(yīng)密切相關(guān)，而且不受人的控制。通常，在恐怖、緊張、憤怒、喜愛(ài)、疼痛等狀態(tài)下，瞳孔會(huì)擴(kuò)大；而在厭惡、疲倦、煩惱時(shí)則會(huì)縮??；人們?cè)诔霈F(xiàn)強(qiáng)烈興趣或追求動(dòng)機(jī)時(shí)，瞳孔也會(huì)迅速擴(kuò)大。在西方流傳著古代一個(gè)賭徒詐騙莊家的故事，就是利用瞳孔來(lái)行騙。狡猾的賭徒先用小金額下注，并密切注視莊家的反應(yīng)。如果押中了，莊家的瞳孔就會(huì)驟然擴(kuò)大，其同伙就加大賭注，莊家屢次輸錢(qián)卻不知道秘密是如何泄露的。古代波斯的珠寶商人也會(huì)通過(guò)觀察瞳孔獲利。如果珠寶能使顧客的瞳孔擴(kuò)張，商人就可把價(jià)定高一些。這些故事表明人們?cè)缇妥⒁獾叫睦砘顒?dòng)和瞳孔有密切關(guān)系?？茖W(xué)研究表明，瞳孔變化可以反映人們內(nèi)心世界。有心理學(xué)家用兩張美麗的人像照片給被測(cè)試的人觀看，兩張照片是完全相同的，但其中一張有一點(diǎn)極細(xì)微的缺點(diǎn)。受試者說(shuō)不出兩張照片有什么不同，但瞳孔對(duì)兩張照片的反應(yīng)卻有所差異。這個(gè)實(shí)驗(yàn)說(shuō)明，瞳孔是很難受到人為控制的，它是一種潛意識(shí)的反應(yīng)。訓(xùn)練有素的人可對(duì)自己進(jìn)行全方位的偽裝，而瞳孔卻不會(huì)說(shuō)謊。此外，心理活動(dòng)還會(huì)反應(yīng)到眼動(dòng)軌跡上。美國(guó)著名心理學(xué)家大衛(wèi).李伯曼教授發(fā)現(xiàn)，對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，當(dāng)人們的大腦進(jìn)入記憶搜索狀態(tài)，也就是回憶某件真實(shí)存在的事情時(shí)，眼睛會(huì)先向上、再向 左轉(zhuǎn)動(dòng)。而如果當(dāng)一個(gè)人嘗試去編造謊話(huà)時(shí)，眼球則會(huì)先向上、再向右轉(zhuǎn)動(dòng)。研究人員把眼球的運(yùn)動(dòng)軌跡主要分為六個(gè)方向:左上、左中、左下、右上、右中、右下，每個(gè)位置都有不同的意義。在心理分析中，右邊代表將來(lái)，左邊代表過(guò)去，上邊代表視覺(jué)，中間代表聽(tīng)覺(jué)，下邊代表感覺(jué)、理性思維。因此，當(dāng)眼睛轉(zhuǎn)向左上方，表示在回想一些視覺(jué)上的記憶；眼睛轉(zhuǎn)向左中方，表示在回想一些聽(tīng)覺(jué)上的記憶；眼睛轉(zhuǎn)向左下方，表示在內(nèi)心進(jìn)行一些理性思考；眼睛轉(zhuǎn)向右上方，表示在思考未來(lái)；眼睛轉(zhuǎn)向右中方，表示在想象一個(gè)聲音，例如在想象詢(xún)問(wèn)某人問(wèn)題時(shí)，對(duì)方會(huì)如何答復(fù)；眼睛轉(zhuǎn)向右下方，表示正在體會(huì)一種身體上的感覺(jué)。上海天岸電子科技有限公司開(kāi)發(fā)了瞳孔心理測(cè)試儀，是國(guó)內(nèi)唯一一家采用瞳孔測(cè)謊技術(shù)的公司。應(yīng)用瞳孔進(jìn)行心理測(cè)試有充分的科學(xué)依據(jù)，但也面臨許多技術(shù)難題，造成在可靠性方面的不足。首先，瞳孔易受光線(xiàn)強(qiáng)弱的干擾；其次，瞳孔圖像的采集和后續(xù)處理不夠完善，反應(yīng)在定位的精確度和區(qū)域面積分析的準(zhǔn)確性不足，重復(fù)性不理想；此外，如何利用眼動(dòng)軌跡和瞳孔縮放信息建立信息模型，并通過(guò)有效的技術(shù)手段提取特征，構(gòu)造評(píng)價(jià)體系，提高系統(tǒng)的魯棒性，是需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問(wèn)題，本發(fā)明的目的是:提供一種心理測(cè)試系統(tǒng)，該系統(tǒng)可很好地解決心理測(cè)試中的易用性、魯棒性、可重復(fù)性的技術(shù)問(wèn)題。為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:一種心理測(cè)試系統(tǒng)，其特征在于:該系統(tǒng)包括人眼圖像采集裝置和主機(jī)子系統(tǒng)；所述人眼圖像采集裝置用于人眼圖像的采集和壓縮編碼，并將壓縮后的人眼圖像傳輸至主機(jī)子系統(tǒng)；所述主機(jī)子系統(tǒng)用于對(duì)人眼圖像采集裝置傳輸?shù)拿恳蝗搜蹐D像進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練樣本，并記錄每一訓(xùn)練樣本所表征的心理狀態(tài)，然后將測(cè)試樣本與訓(xùn)練樣本進(jìn)行匹配，與測(cè)試樣本相匹配的最佳匹配訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)即為測(cè)試樣本表征的心理狀態(tài)。作為優(yōu)化，所述人眼圖像采集裝置包括頭戴式固定架、充電電池、DC-DC轉(zhuǎn)換模塊、電路板、2只紅外LED和2只視頻攝像頭；所述頭戴式固定架上與人眼相對(duì)位置處具有透明的觀察窗，所述2只視頻攝像頭分別設(shè)置在觀察窗內(nèi)側(cè)，并用于采集人眼圖像；所述2只紅外LED用于為視頻攝像頭工作時(shí)提供照明；所述電路板包括依次連接的模數(shù)轉(zhuǎn)換及存儲(chǔ)單元，圖像壓縮編碼單元和無(wú)線(xiàn)通信單元；所述模數(shù)轉(zhuǎn)換及存儲(chǔ)單元有2路分別用于對(duì)2只視頻攝像頭采集人眼圖像進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)，圖像壓縮編碼單元用于對(duì)模數(shù)轉(zhuǎn)換及存儲(chǔ)單元處理后的人眼視頻圖像進(jìn)行壓縮編碼，所述無(wú)線(xiàn)通信單元用于將壓縮后的人眼視頻圖像傳輸至主機(jī)子系統(tǒng)。所述充電電池對(duì)紅外LED和視頻攝像頭提供電源，所述充電電池通過(guò)DC-DC轉(zhuǎn)換模塊對(duì)電路板供電。作為優(yōu)化，所述主機(jī)子系統(tǒng)包括瞳孔區(qū)域分析與定位模塊、信息聯(lián)合建模模塊、樣本收集模塊、主成分分析模塊、分類(lèi)器構(gòu)造模塊、測(cè)試樣本分類(lèi)判決模塊；所述瞳孔區(qū)域分析與定位模塊用于對(duì)人眼圖像采集裝置傳輸?shù)拿恳蝗搜蹐D像進(jìn)行處理，得到每一人眼圖像的每一幀中瞳孔位置、瞳孔面積和瞳孔縮放比率，并將瞳孔位置、瞳孔面積和瞳孔縮放比率作為每一幀人眼圖像的信息矢量；所述信息聯(lián)合建模模塊用于將所述瞳孔區(qū)域分析與定位模塊的對(duì)人眼圖像處理 得到的每一人眼圖像中的所有信息矢量按照人眼圖像中的幀序列組合在一起，得到訓(xùn)練樣本矩陣；所述樣本收集模塊用于記錄所述訓(xùn)練樣本矩陣中每個(gè)訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)；所述主成分分析模塊用于對(duì)所述訓(xùn)練樣本矩陣中每個(gè)訓(xùn)練樣本進(jìn)行降維處理，得到與每個(gè)訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本降維信息，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行降維處理，得到測(cè)試樣本降維信息；所述分類(lèi)器構(gòu)造模塊用于對(duì)每個(gè)訓(xùn)練樣本降維信息建立最鄰近分類(lèi)器，并分別計(jì)算測(cè)試樣本降維信息與每個(gè)訓(xùn)練樣本降維信息間的歐氏距離；所述測(cè)試樣本分類(lèi)判決模塊用于確定測(cè)試樣本降維信息與所有訓(xùn)練樣本降維信息歐氏距離中的最小歐氏距離所對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本，并將該訓(xùn)練樣本作為最佳匹配訓(xùn)練樣本，將最佳匹配訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)認(rèn)定為測(cè)試樣本表征的心理狀態(tài)輸出。 一種心理狀態(tài)測(cè)試方法，采用上述所述的心理測(cè)試系統(tǒng)測(cè)試，具體步驟如下:S1:利用人眼圖像采集裝置采集人眼圖像，并將其壓縮編碼，然后再將壓縮后的人眼圖像傳輸至主機(jī)子系統(tǒng)的瞳孔區(qū)域分析與定位模塊；S2:所述瞳孔區(qū)域分析與定位模塊對(duì)人眼圖像采集裝置傳輸?shù)拿恳蝗搜蹐D像進(jìn)行處理，得到每一人眼圖像的每一幀中瞳孔位置、瞳孔面積和瞳孔縮放比率，并將瞳孔位置、瞳孔面積和瞳孔縮放比率作為每一幀人眼圖像的信息矢量；每一人眼圖像的每一幀中瞳孔位置橫縱坐標(biāo)為X，y、瞳孔面積為S，瞳孔縮放比率為z，用百分比表示為z=100 (S-Sniin)/Sniin, Sniin表示每一人眼圖像中所有幀圖像中瞳孔面積的最小值；S3:所述信息聯(lián)合建模模塊將步驟S2處理得到的每一人眼圖像中的所有信息矢量按照人眼圖像中的巾貞序列組合在一起，得到一個(gè)訓(xùn)練樣本，Aij=U1, Y1, Z1Ix2, y2, ZfXp, yp, zp…xk, yk, zk}, P e {1，2，...，k},其中，k表示第i個(gè)人眼圖像所包含的總巾貞數(shù)，j=3k, xp, yp表示第i個(gè)人眼圖像的第P巾貞中瞳孔位置的橫縱坐標(biāo)，Zp表示第i個(gè)人眼圖像的第P幀中瞳孔縮放比率，若有m個(gè)人眼圖像，則可得到mXn的訓(xùn)練樣本矩陣Anm，其中m表示訓(xùn)練樣本的數(shù)量，η表示每個(gè)訓(xùn)練樣本的維數(shù)；S4:所述樣本收集模塊記錄所述訓(xùn)練樣本矩陣Anm中每個(gè)訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)；S5:所述主成分分析模塊對(duì)所述訓(xùn)練樣本矩陣Anm中每個(gè)訓(xùn)練樣本進(jìn)行降維處理，得到與每個(gè)訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本降維信息，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行降維處理，得到測(cè)試樣本降維信息；S6:所述分類(lèi)器構(gòu)造模塊對(duì)經(jīng)過(guò)步驟S5降維處理后的每個(gè)訓(xùn)練樣本降維信息建立最鄰近分類(lèi)器；S7:所述測(cè)試樣本分類(lèi)判決模塊從步驟S6中計(jì)算的得到的所有歐式距離中確定最小歐氏距離，并將該最小歐氏距離對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本作為最佳匹配訓(xùn)練樣本，則測(cè)試樣本屬于最佳匹配訓(xùn)練樣本一類(lèi)，所述最佳匹配訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)認(rèn)定為測(cè)試樣本表征的心理狀態(tài)。作為心理狀態(tài)測(cè)試方法的優(yōu)化，所述步驟S2中瞳孔區(qū)域分析與定位模塊對(duì)人眼圖像的處理，具體包括 如下步驟:S51:二值化處理，采用最大類(lèi)間方差法自動(dòng)計(jì)算閾值，將所述人眼圖像中大于閾值的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)定為O即黑點(diǎn)，小于閾值的像素點(diǎn)的灰度值則設(shè)定為255即白點(diǎn)，得到人眼圖像的二值圖像；S52:中值濾波，選取步驟51中得到的二值圖像中的任意一個(gè)像素點(diǎn)G及其鄰域的8像素點(diǎn)，若所述9個(gè)像素點(diǎn)中白點(diǎn)數(shù)量大于黑點(diǎn)的數(shù)量，則將像素點(diǎn)G設(shè)為白點(diǎn)，反之，則將像素點(diǎn)G設(shè)為黑點(diǎn)；S53:形態(tài)學(xué)處理，將經(jīng)過(guò)步驟S52處理后的二值圖像再采用膨脹、腐蝕交替兩次處理；所述膨脹表示將人眼圖像中白色區(qū)域向邊界外擴(kuò)大一個(gè)像素點(diǎn)，腐蝕則是將人眼圖像中黑色區(qū)域向邊界外擴(kuò)大一個(gè)像素點(diǎn)；S54:連通檢測(cè)，對(duì)經(jīng)過(guò)步驟S53處理后的二值圖像的白色區(qū)域進(jìn)行連通檢測(cè)，若一個(gè)白點(diǎn)是另一個(gè)白點(diǎn)鄰域中8像素點(diǎn)之一，則視所述兩個(gè)白點(diǎn)具有連通特性，通過(guò)連通檢測(cè)得到圖像中的所有連通區(qū)域，對(duì)任一連通區(qū)域計(jì)算其像素點(diǎn)數(shù)和外接矩形對(duì)角線(xiàn)端點(diǎn)的坐標(biāo)兩項(xiàng)參數(shù)；S55:瞳孔區(qū)域的確定，對(duì)步驟S54中確定的連通區(qū)域中，去除像素點(diǎn)數(shù)少于25或多于1500的連通區(qū)域；保留外接矩形的長(zhǎng)寬比在0.8 1.2的連通區(qū)域；保留連通區(qū)域內(nèi)白點(diǎn)數(shù)量與其外界矩形面積之比|_0.2 |+0.2范圍內(nèi)的連通區(qū)域；在保留下來(lái)的連通區(qū)域中選擇白點(diǎn)數(shù)最多的連通區(qū)域作為瞳孔區(qū)域；S56:確定瞳孔位置、瞳孔面積和瞳孔縮放比率，計(jì)算所述瞳孔區(qū)域外接矩形的中心點(diǎn)，將該中心點(diǎn)作為瞳孔位置，該中心點(diǎn)的坐標(biāo)作為瞳孔位置的坐標(biāo)；所述瞳孔區(qū)域內(nèi)白點(diǎn)的數(shù)量作為瞳孔面積；根據(jù)測(cè)試時(shí)間內(nèi)采集的同一人眼圖像中各幀的瞳孔面積與該人眼圖像所有幀中最小的瞳孔面積之比，得到瞳孔縮放比率。作為心理狀態(tài)測(cè)試方法的優(yōu)化，所述步驟S5中主成分分析模塊采用基于核函數(shù)的主成分分析方法，具體包括如下步驟:S61:選定核函數(shù)，根據(jù)核函數(shù)由樣本矩陣Anm計(jì)算出mXm維標(biāo)準(zhǔn)化的核矩陣K_S62:對(duì)所述核矩陣Kmm求解特征方程，得到特征值和相應(yīng)的特征向量，按特征值從大到小排序，得到從大到小排列的特征值λ i，...，λ,，...，λ m和各特征值對(duì)應(yīng)的特征向量V1,...，V。,...，Vm,所有特征向量的維數(shù)為m ；S63:根據(jù)式(I)在所述特征值λ i，...，λ b，...，λ m中選取前t個(gè)特征值:
權(quán)利要求
1.一種心理測(cè)試系統(tǒng)，其特征在于:該系統(tǒng)包括人眼圖像采集裝置和主機(jī)子系統(tǒng)； 所述人眼圖像采集裝置用于人眼圖像的采集和壓縮編碼，并將壓縮后的人眼圖像傳輸至主機(jī)子系統(tǒng)； 所述主機(jī)子系統(tǒng)用于對(duì)人眼圖像采集裝置傳輸?shù)拿恳蝗搜蹐D像進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練樣本，并記錄每一訓(xùn)練樣本所表征的心理狀態(tài)，然后將測(cè)試樣本與訓(xùn)練樣本進(jìn)行匹配，與測(cè)試樣本相匹配的最佳匹配訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)即為測(cè)試樣本表征的心理狀態(tài)。
2.如權(quán)利要求1所述的心理測(cè)試系統(tǒng)，其特征在于:所述人眼圖像采集裝置包括頭戴式固定架、充電電池、DC-DC轉(zhuǎn)換模塊、電路板、2只紅外LED和2只視頻攝像頭； 所述頭戴式固定架上與人眼相對(duì)位置處具有透明的觀察窗，所述2只視頻攝像頭分別設(shè)置在觀察窗內(nèi)側(cè)，并用于采集人眼圖像； 所述2只紅外LED用于為視頻 攝像頭工作時(shí)提供照明； 所述電路板包括依次連接的模數(shù)轉(zhuǎn)換及存儲(chǔ)單元，圖像壓縮編碼單元和無(wú)線(xiàn)通信單元；所述模數(shù)轉(zhuǎn)換及存儲(chǔ)單元有2路分別用于對(duì)2只視頻攝像頭采集人眼圖像進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)，圖像壓縮編碼單元用于對(duì)模數(shù)轉(zhuǎn)換及存儲(chǔ)單元處理后的人眼視頻圖像進(jìn)行壓縮編碼，所述無(wú)線(xiàn)通信單元用于將壓縮后的人眼視頻圖像傳輸至主機(jī)子系統(tǒng)。
所述充電電池對(duì)紅外LED和視頻攝像頭提供電源，所述充電電池通過(guò)DC-DC轉(zhuǎn)換模塊對(duì)電路板供電。
3.如權(quán)利要求1所述的心理測(cè)試系統(tǒng)，其特征在于:所述主機(jī)子系統(tǒng)包括瞳孔區(qū)域分析與定位模塊、信息聯(lián)合建模模塊、樣本收集模塊、主成分分析模塊、分類(lèi)器構(gòu)造模塊、測(cè)試樣本分類(lèi)判決模塊； 所述瞳孔區(qū)域分析與定位模塊用于對(duì)人眼圖像采集裝置傳輸?shù)拿恳蝗搜蹐D像進(jìn)行處理，得到每一人眼圖像的每一幀中瞳孔位置、瞳孔面積和瞳孔縮放比率，并將瞳孔位置、瞳孔面積和瞳孔縮放比率作為每一幀人眼圖像的信息矢量； 所述信息聯(lián)合建模模塊用于將所述瞳孔區(qū)域分析與定位模塊的對(duì)人眼圖像處理得到的每一人眼圖像中的所有信息矢量按照人眼圖像中的幀序列組合在一起，得到訓(xùn)練樣本矩陣； 所述樣本收集模塊用于記錄所述訓(xùn)練樣本矩陣中每個(gè)訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)； 所述主成分分析模塊用于對(duì)所述訓(xùn)練樣本矩陣中每個(gè)訓(xùn)練樣本進(jìn)行降維處理，得到與每個(gè)訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本降維信息，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行降維處理，得到測(cè)試樣本降維信息； 所述分類(lèi)器構(gòu)造模塊用于對(duì)每個(gè)訓(xùn)練樣本降維信息建立最鄰近分類(lèi)器，并分別計(jì)算測(cè)試樣本降維信息與每個(gè)訓(xùn)練樣本降維信息間的歐氏距離； 所述測(cè)試樣本分類(lèi)判決模塊用于確定測(cè)試樣本降維信息與所有訓(xùn)練樣本降維信息歐氏距離中的最小歐氏距離所對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本，并將該訓(xùn)練樣本作為最佳匹配訓(xùn)練樣本，將最佳匹配訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)認(rèn)定為測(cè)試樣本表征的心理狀態(tài)輸出。
4.一種心理狀態(tài)測(cè)試方法，其特征在于:采用權(quán)利要求3所述的心理測(cè)試系統(tǒng)測(cè)試，具體步驟如下: S1:利用人眼圖像采集裝置采集人眼圖像，并將其壓縮編碼，然后再將壓縮后的人眼圖像傳輸至主機(jī)子系統(tǒng)的瞳孔區(qū)域分析與定位模塊；52:所述瞳孔區(qū)域分析與定位模塊對(duì)人眼圖像采集裝置傳輸?shù)拿恳蝗搜蹐D像進(jìn)行處理，得到每一人眼圖像的每一幀中瞳孔位置、瞳孔面積和瞳孔縮放比率，并將瞳孔位置、瞳孔面積和瞳孔縮放比率作為每一幀人眼圖像的信息矢量； 每一人眼圖像的每一幀中瞳孔位置橫縱坐標(biāo)為x，y、瞳孔面積為s，瞳孔縮放比率為z，用百分比表示為Z=IOO (S-Sniin)/Sniin, Sniin表示每一人眼圖像中所有幀圖像中瞳孔面積的最小值； 53:所述信息聯(lián)合建模模塊將步驟S2處理得到的每一人眼圖像中的所有信息矢量按照人眼圖像中的巾貞序列組合在一起，得到一個(gè)訓(xùn)練樣本，Aij= (X1, Y1, Z1Ix2, y2, ZfXp, yp, zp...xk, yk, zj , p e {I, 2,, k},其中，k表示第i個(gè)人眼圖像所包含的總巾貞數(shù),j=3k, xp, yp表示第i個(gè)人眼圖像的第P幀中瞳孔位置的橫縱坐標(biāo)，Zp表示第i個(gè)人眼圖像的第P幀中瞳孔縮放比率，若有m個(gè)人眼圖像，則可得到mXn的訓(xùn)練樣本矩陣Amn，其中m表示訓(xùn)練樣本的數(shù)量，η表示每個(gè)訓(xùn)練樣本的維數(shù)； 54:所述樣本收集模塊記錄所述訓(xùn)練樣本矩陣Amn中每個(gè)訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)； 55:所述主成分分析模塊對(duì)所述訓(xùn)練樣本矩陣Anm中每個(gè)訓(xùn)練樣本進(jìn)行降維處理，得到與每個(gè)訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本降維信息，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行降維處理，得到測(cè)試樣本降維信息； 56:所述分類(lèi)器構(gòu)造模塊對(duì)經(jīng)過(guò)步驟S5降維處理后的每個(gè)訓(xùn)練樣本降維信息建立最鄰近分類(lèi)器； 57:所述測(cè)試樣本分類(lèi)判決模塊從步驟S6中計(jì)算的得到的所有歐式距離中確定最小歐氏距離，并將該最小歐氏距離對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本作為最佳匹配訓(xùn)練樣本，則測(cè)試樣本屬于最佳匹配訓(xùn)練樣本一類(lèi)，所述最佳匹配訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)認(rèn)定為測(cè)試樣本表征的心理狀態(tài)。
5.如權(quán)利要求4所述的心理狀態(tài)測(cè)試方法，其特征在于:所述步驟S2中瞳孔區(qū)域分析與定位模塊對(duì)人眼圖像的處理，具體包括如下步驟: 551:二值化處理，采用最大類(lèi)間方差法自動(dòng)計(jì)算閾值，將所述人眼圖像中大于閾值的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)定為O即黑點(diǎn)，小于閾值的像素點(diǎn)的灰度值則設(shè)定為255即白點(diǎn)，得到人眼圖像的二值圖像； 552:中值濾波，選取步驟51中得到的二值圖像中的任意一個(gè)像素點(diǎn)G及其鄰域的8像素點(diǎn)，若所述9個(gè)像素點(diǎn)中白點(diǎn)數(shù)量大于黑點(diǎn)的數(shù)量，則將像素點(diǎn)G設(shè)為白點(diǎn)，反之，則將像素點(diǎn)G設(shè)為黑點(diǎn)； 553:形態(tài)學(xué)處理，將經(jīng)過(guò)步驟S52處理后的二值圖像再采用膨脹、腐蝕交替兩次處理；所述膨脹表示將人眼圖像中白色區(qū)域向邊界外擴(kuò)大一個(gè)像素點(diǎn)，腐蝕則是將人眼圖像中黑色區(qū)域向邊界外擴(kuò)大一個(gè)像素點(diǎn)； S54:連通檢測(cè)，對(duì)經(jīng)過(guò)步驟S53處理后的二值圖像的白色區(qū)域進(jìn)行連通檢測(cè)，若一個(gè)白點(diǎn)是另一個(gè)白點(diǎn)鄰域中8像素點(diǎn)之一，則視所述兩個(gè)白點(diǎn)具有連通特性，通過(guò)連通檢測(cè)得到圖像中的所有連通區(qū)域，對(duì)任一連通區(qū)域計(jì)算其像素點(diǎn)數(shù)和外接矩形對(duì)角線(xiàn)端點(diǎn)的坐標(biāo)兩項(xiàng)參數(shù)； S55:瞳孔區(qū)域的確定，對(duì)步驟S54中確定的連通區(qū)域中，去除像素點(diǎn)數(shù)少于25或多于1500的連通區(qū)域；保留外接矩形的長(zhǎng)寬比在0.8 1.2的連通區(qū)域；保留連通區(qū)域內(nèi)白點(diǎn)數(shù)量與其外界矩形面積之比
6.如權(quán)利要求4所述的心理狀態(tài)測(cè)試方法，其特征在于:所述步驟S5中主成分分析模塊采用基于核函數(shù)的主成分分析方法，具體包括如下步驟:561:選定核函數(shù)，根據(jù)核函數(shù)由樣本矩陣Anm計(jì)算出mXm維標(biāo)準(zhǔn)化的核矩陣K_ 562:對(duì)所述核矩陣Κ_求解特征方程，得到特征值和相應(yīng)的特征向量，按特征值從大到小排序，得到從大到小排列的特征值X1,..., Ab,..., λπ和各特征值對(duì)應(yīng)的特征向量V1,...，V。,...，Vm,所有特征向量的維數(shù)為m ； 563:根據(jù)式(I)在所述特征值A(chǔ)1,..., Ab，...，入丨中選取前t個(gè)特征值:
7.如權(quán)利要求6所述的心理狀態(tài)測(cè)試方法，其特征在于:所述步驟S7測(cè)試樣本分類(lèi)判決模塊通過(guò)如下步驟具體判定測(cè)試樣本的心理狀態(tài)的，具體如下: S71，采用與得到訓(xùn)練樣本矩陣相同的方法得到測(cè)試樣本矩陣Tsn，根據(jù)步驟S61中相同的核函數(shù)，計(jì)算sXm維測(cè)試樣本矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化的核矩陣Ksm ； S72，利用步驟S63得到的主成分矩陣Cimt，計(jì)算Ksm的在該主成分矩陣Cimt投影，得到sXt維測(cè)試樣本的降維信息矩陣Vst ； S73，所述測(cè)試樣本的降維信息矩陣Vst任意行代表一個(gè)測(cè)試樣本的降維信息，計(jì)算測(cè)試樣本的降維信息矩陣Vst任意行與步驟S64中維訓(xùn)練樣本降維信息矩陣Ymt每行的歐氏距離，得到m個(gè)歐氏距離，所述m個(gè)歐氏距離中最小歐氏距離對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本為最佳匹配訓(xùn)練樣本，則測(cè)試樣本屬于最佳匹配訓(xùn)練樣本一類(lèi)，最后將最佳匹配訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)認(rèn)定為測(cè)試樣本表征的心理狀態(tài)輸出。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種心理測(cè)試系統(tǒng)及心理測(cè)試方法，該系統(tǒng)包括人眼圖像采集裝置和主機(jī)子系統(tǒng)；人眼圖像采集裝置用于人眼圖像的采集壓縮編碼，然后將人眼圖像傳輸至主機(jī)子系統(tǒng)；主機(jī)子系統(tǒng)用于對(duì)接受的每一人眼圖像進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練樣本，記錄每一訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)，將測(cè)試樣本與訓(xùn)練樣本進(jìn)行匹配，與測(cè)試樣本相匹配的最佳匹配訓(xùn)練樣本表征的心理狀態(tài)即為測(cè)試樣本表征的心理狀態(tài)。心理測(cè)試方法利用該測(cè)試系統(tǒng)，應(yīng)用瞳孔區(qū)域分析與定位、信息建模、KPCA方法、模式識(shí)別與分類(lèi)方法完成對(duì)被試的心理狀態(tài)判定。該測(cè)試系統(tǒng)操作簡(jiǎn)單快捷，同時(shí)避免了可見(jiàn)光的干擾，該方法實(shí)現(xiàn)瞳孔的精確定位和瞳孔面積的精細(xì)分析，對(duì)被試心理狀態(tài)的判定準(zhǔn)確性高。
文檔編號(hào)G06K9/00GK103211605SQ20131017739
公開(kāi)日2013年7月24日 申請(qǐng)日期2013年5月14日 優(yōu)先權(quán)日2013年5月14日
發(fā)明者毛玉星, 唐雄, 王艷, 汪泉霖, 廖紹文, 劉赫銘 申請(qǐng)人:重慶大學(xué)