CN109902574A - 人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置及方法，包括图像采集模块，用于对人体图像进行采集；图像预处理模块，用于对采集图形信息进行预处理；图像处理模块，用于对预处理后的图像信息进行分析判断。该方法包括：1)：图像信息采集S1；2)：图像信息预处理S2；3)：图像信息处理S3；4)：输出信息结果S4。本发明在于提供一种检测效果良好，检测结果准确，检测可靠、简便的一种人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置及方法。

Description

人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置及方法

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置及方法。

背景技术

人体生理上产生的任何变化都会与之人体生理学特性反应相关联。为了获取人体相关联的精神生理学综合信息，目前为止有很多种研究。具体已知的有接触式方法、设备及系统等多种实现技术。

这些可以评估人的情绪化和心理学状态的，通过使用已知人体生理学信号的参数实现医学诊断的广为所知。

最广为所知的应用生理学信号的系统名称为《测谎仪》，特殊的外部刺激，如语言上的刺激使人体产生反应时的精神生理学特性(精神-身体的)每个参数的变化，通过接触式传感器用多种方式使用生理学信号进行检测。以上方法分析人体状态的工作一般需要几个小时的准备给受试者身上牢牢安装传感器，并且需要专业性非常强的熟练操作人员共同参与其中，所以人体精神生理学诊断需要准备以上的系统，为广泛的使用该系统上实际上会有许多约束条件。

此外，目前为止非接触式方法的视频流中人的行为分析，通过特定模式的图片中人物的某种行为时，以行为类型判断‘有嫌疑的高危人员’的有限的非理想的方法应用情况，这种行为进行判断的类型，已经被评估为可靠性极低的方法。

接触式方法中使用现代的立体脉搏测量系统，基于人体手指指尖产生的数万次的脉搏脉冲测量人体内产生的精神生理学信号变化。

此系统可以分析人体综合性状态的观点上，提供所有已知的人体信息，但对于安装在人体上的传感器有很多局限性约束条件，还会产生除了局部的区域获得综合信息无法使用的很多问题。

这种接触式和有其他问题的接触式传感器使用的技术无法让受试者不知情的情况进行实验。接触式精神生理学测试的受试者已知的情况下会加重测试分析的结果产生很多困难。原因是受试者总想着掩饰一些信息做准备，没有做过坏事的好人在测试过程中会有持续的压力和焦虑感，相对的非接触式方式受试者未知的情况下会放松警惕不会太过于掩饰，对于了解人体状态的非接触式传感器会让受试者放松警惕。最终结论是非接触式可以避免人体状态分析诊断过程产生的多种问题和误差。

这种非接触式设备受试者对象(人)不被发现的情况下实时的获取，通过非接触式人体精神生理学特性状态的信息。但是获取信息产生的不同的状态变化不会非常准确的反映出来。这说明分析的图片(之间)差异状态无法准确的反映出对象位置变化之间的差异相关联。即空间内位置的细微变化分析目标对象非常困难，对于目标对象精神生理学特性每个参数测量准确度和可靠性会有所下降。

因此为常态下获取精神生理学信息，需要克服设备的不合理之处，至少非接触式与之其他会有提高灵敏度和可靠性的，获取目标对象的精神生理学特性的生物信号方法的需求是非常高的。

中国专利申请号为：201610867832.2，申请日是:2016年09月29日，公开日是：2017年05月10日，专利名称为：基于视频精神生理参数监测危险人物装置及方法，该发明公开了一种基于视频精神生理参数监测危险人物装置及方法，该装置包括：获取单元，用于获取被测试人视频信息；生成单元，用于对所述视频信息进行处理，以生成包含危险程度相关的生物信号；处理单元，用于根据所述生物信号的振动频率，和/或振幅，得到被测试人的危险程度。本发明的优点是：实现简单，根据生物信号获取方式，通过捕捉受试者视频图像信息过程；用以上视频流信息分析受试者对象提取振动参数过程；然后基于振动参数生成精神生理学特性的每个参数过程；用以上每个参数开始对受试者生理学特性提取信号过程。

上述专利文献公开了一种基于视频精神生理参数监测危险人物装置及方法，但是该装置及方法对对被测人员测试效果不良，测试结果不够精确，测试方法可靠性不强。

发明内容

有鉴于此，本发明在于提供一种检测效果良好，检测结果准确，检测可靠、简便的一种人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置及方法。

为了实现本发明第一个目的，可以采取以下技术方案：

一种人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置，包括图像采集模块，用于对人体图像进行采集；

图像预处理模块，用于对采集图形信息进行预处理；

图像处理模块，用于对预处理后的图像信息进行分析判断

所述图像采集模块包括摄像机。

所述图像处理模块包括视频处理模块，该视频处理模块包括视频采集模块、A/D转换模块、数据显示模块、数据存储模块、数据接口模块，该视频处理模块分别控制该视频采集模块、A/D转换模块、数据显示模块、数据存储模块、数据接口模块。

为了实现本发明第二个目的，可以采取以下技术方案：

一种人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测方法，包括如下步骤：

步骤1)：图像信息采集；

步骤2)：图像信息预处理；

步骤3)：图像信息处理；

步骤4)：输出信息结果。

所述图像信息采集包括视频信息采集。

所述图像处理包括对视频信息处理，以生成包含危险程度相关的生物信号；

根据该生物信号的振动频率、和/或振幅，得到被测试人的危险程度。

所述被测试人的危险程度基于以下算法：

FM-频率分布密度直方图的最大频率

Fi-1秒5帧来获取频率分布密度的直方图i的频率数的统计

Fin-图像变化处理频率

n-5帧还有高的限制值得帧之间的差异统计。

所述输出信息结果包括生成数据和获取数据。

本发明提供的技术方案的有益效果是:

1)检测效果良好，检测结果更加准确；本发明根据生物信号获取方式，通过捕捉受试者视频图像信息过程；用以上视频流信息分析受试者对象提取振动参数过程；然后基于振动参数生成精神生理学特性的每个参数过程；用以上每个参数开始对受试者生理学特性提取信号过程；

2)本发明通过获取的视频流测量心理生理学特性每个参数在人群中移动或聚众的情况下高可靠性的测量值，通过传统摄像机提供的拉近功能扩大目标图像，提高改善分析人脸识别和身体肌肉产生的能量和像素点相关性变化算法来实时动态分析的高可靠性的心理生理分析统计，因而可靠性强；

3)本发明安全性强，检测反应良好，操作简单，适于普遍推广。

附图说明

图1为本发明实施例人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置系统方框图；

图2为本发明实施例人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置功能分类概括框图；

图3为本发明实施例人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置的图像处理模块的结构方框图；

图4为本发明实施例人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测方法步骤流程图；

图5为本发明实施例人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置图3的要素间相关联的框图；

图6为本发明实施例人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测方法具体实施例的方法步骤流程图。

具体实施方式

下面结合附图及本发明的实施例对发明作进一步详细的说明。

实施例1

本发明基于视频流的高可靠性，对受试者心理生理学特性的每个参数测量的方法来检测出心理生理参数算法生成统计分析应用设备。

此外，本发明通过获取的视频流测量心理生理学特性每个参数在人群中移动或聚众的情况下高可靠性的测量值，通过传统摄像机提供的拉近功能扩大目标图像，提高改善分析人脸识别和身体肌肉产生的能量和像素点相关性变化算法来实时动态分析的高可靠性的心理生理分析统计算法。

参看图1，图2，图3，一种人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置，包括图像采集模块1，用于对人体图像进行采集；

图像预处理模块2，用于对采集图形信息进行预处理；

图像处理模块3，用于对预处理后的图像信息进行分析判断

优选地，所述图像采集模块包括摄像机。

参看图3，所述图像处理模块3包括视频处理模块31，该视频处理模块31包括视频采集模块311、A/D转换模块312、数据显示模块313、数据存储模块314、数据接口模块315，该视频处理模块31分别控制该视频采集模块311、A/D转换模块312、数据显示模块313、数据存储模块314、数据接口模块315。

本发明根据生物信号获取方式，通过摄像机捕捉受试者连续动态图像信息过程；用以上视频流信息分析受试者对象提取三维空间抖动变化参数过程；然后基于抖动参数生成心理生理学特性的每个参数过程；用以上每个参数开始对受试者生理学特性提取信号过程；包括以上在内所有过程。

根据本发明的实施案例，以上生理学特性信号相应的受试者生理学特性信号来生成图像的可视化过程；更包括以上所有在内的过程。

本发明根据生理信号检测设备：是对受试者对象拍摄获取的连续动态图像视频流获取的部分；以上连续视频拍摄光检测部分、拍摄视频流的视频数据转换A/D(Analogue—>Digital)的转换部分、转换的连续视频数据来分析抖动参数进行测量、基于测量的震动参数生物信号图像生成过程及以上生成的生物信号图像表示的标识部分包括在内的特征的方式，提供摄像机内建或外部连接该设备来实现。

参看图1，生物产生的精神生理学特性变化，例如拍摄受试者连续产生变化的视频流、按照视频流处理(分析)振动产生的每个参数、通过每个参数提取生理信号、通过以上方式获取生理信号可用于多种用途、评估受试者情感状态的文字或视频流形态提示以上生理信号相对应的受试者多种状态的视频流内容方式提示。

这种方式如图2中显示的结构设备来实现。图2是生理信号检测设备功能框图。

参看图2，根据本发明生理信号检测设备是受试者(或被拍摄者1)摄像机5拍摄，从摄像机5到获取视频流分析的视频流预处理6，从视频流预处理6到通过信号提取振动参数(每个参数)、按以上利用生理信号生成的信号分析部分7、对于信号分析部分7获取的生理信号应用的应用部分8包括在内、这里的应用部分8是，比如以上生理信号产生的文字或视频流表示的显示画面包括在内。

以上或相同的视频预处理部分6及应用部分8的CPU(Central Processing Unit)或基于应用程序(AP)的应用程序等构成。对于本发明技术范围内的应用类型没有任何限制，所以利用振动的每个参数怎样去应用的程度包括在内非常明确。

在以下是本发明中利用振动的每个参数相关联的生物各部位振动和精神生理学特性每个参数和相关联的说明如下。

粒子是物理学的物质波动特性和粒子特性之间没有明确的界限，光子能量(ε)是通过已知的普朗克常量的光子能源和频率(ν)相连接的(ε＝hν)。生物体和各部位放射的能量空间内，该部位振动频率和这一比例的假说。通过结论来说在记录生物体产生出的能量，需要记录生物体多个部位产生的振动(空间内或每部位之间)。这个过程需要保证有效分辨率和快速处理能力的非接触式TV系统来实现。此外，获取生物信号图像频率构成要素(即每个部位产生的振动(位置变化，波动)频率)是被观察的生物的生物能量，即拥有精神生理学特性的庞大的信息。生物信号图像分析也可由人来去实现或通过数字生物信号图像和特定要素用程序处理的数学方式进行处理。数学处理的算法创建和分析的监控显示器的类似彩色视频流或可视化分析的生物信号图像方式最为有效。

换句话说，需要得出的生物信号图像频率构成要素是人体精神生理学特性状态和持续的情感状态水平一目了然的看出人的多种刺激产生的人体状态变化进行分类。

所有思考和行为或任何情况下关于反应情感状态是瞬间产生的变化(每个生物信号图像)是连续的，所以生物信号图像的信息数(摄像机分辨率)和可快速处理的系统之间能够找出最优的关系是非常重要的。

振动图像增加的大小振幅调整(amplitude modulating)是对目标最大振动频率的人体特定区域产生的位置变化频率数或振幅平均值，通过颜色调整(modulating)显示出的人体精神生理学特性的任何变化一目了然的瞬间进行记录。

大脑维度变化(fractal fluctuation)是学习、记忆及多种课题的解决过程中了解的有着最为核心作用的实现方式。根据实验显示人体振动最为集中产生的部位为大脑，大部分情况振动图像的频率构成要素是人的头部周围所存在图像要比身体周围振动图像显示更大。人体产生的变化是振动图像不均匀或颜色形态不对称的方式显示。这是可以通过看生物信号图像来了解。

生物信号图像要素中有着实际影像要素和几何学(topology)相关联的一长一短。根据实验结果包含最多的信号是人体情感状态的最大振动频率传递的频率平均水平或相邻点之间的背景水平模糊或生物信号图像的可视化接收时产生的真实变化隐蔽的情况发生。

因此生物信号图像的要素为实际影像的要素的几何学相关联的实际影像周围现实的振动图像，并没有比振动图像的频率构成的要素显示出更有效率。生物信号图像的要素为实际影像要素的几何学相关联时，最大振动频率的要素的影像颜色-频率调整情况下会看不到全部背景。生物信号图像的多种形态以数学分析实现生物信号图像需要提前可视化管理。可视化管理的生物信号图像的频率构成要素的影像的生物能量放射的物理性概念已知的设备来管理影像的可视化进行分析。

与频率构成的要素不同的振幅构成要素，要比几何学相关联的更为有效。最重要的是振动点位的几何学连接的生物信号图像振幅构成要的生物信号图像的品质评估和为系统调整的更为精确的确定参数建立。

精神生理学特性上人的潜在危险状态(或是有嫌疑的状态)的参数表示负面情绪参数的攻击性、压力和焦虑的是影响最大的参数。此设计方案的潜在危险人物或高危人物检测“危险程度(高危程度)”标识的公式如下。图像帧的受试者视频流获取情况下从人群中尽可能拍摄受试者的大图像。

参看图2，所述摄像机5是包括CCD或CMOS等摄像元件以及由此的模拟信号数字化的A/D转换器，图像预处理部6是包括特定格式的生成视频的编码器等内容

所述信号分析部7是利用上述影像按照前述的方法测定振动波并从此生成或筛选精神生理学信息(信号或生物信号)。在此振动波包括着被检测人的不同部位的位置变化的振动频率、振幅和相位等内容。并且精神生物学信息是可以包含稳定状态，兴奋状态，压力状态等心理/情感/感性状态。

另一方面，生物信号应用部分14是包含着利用上述生物信号评估被检测人的精神、情绪状态的生物信号处理算法及其结果的显示等。例如，生物信号处理算法是包含着检测危险人物或高危人物的算法。在上述应用部分8准备的显示如前所述，最终得到的结果显示文字或图像的形式。

可通过上述的各种类型的系统设备所体现。例如，装置相机的个人计算机,装置相机的便携式终端机，基于Windows mobile，Android，IOS，Symbian，BlackBerry、BADA等系统的平板PC，平板电脑，PDA，智能手机，进而可在内部应用程序运行的OS数码相机就是典型的例子。

参看图3，本发明图像处理模块3是摄像素子影像拍摄部分，也就是镜头(即视频采集模块311)，从照相机的模拟影像信号数字化的A/D转换器312、执行图像分析及参数筛选、生物信号发生等处理器(即视频处理模块31)，还具备着显示其结果的显示部分。还包括为外来信息输入的输入设备，如同数字键盘等键输入部分，以及在上述视频信号处理等使用的含内存的存储部分。

参看图5，该图5是可实现图2装置的大致构成图示，说明构成要素之间相互作用关系的图解。

在图5中，参考号16是无线信号接收器和发报机及音频/视频信号，信号-音频/视频转换等在内的电子模块(Electronic Block)。参考号17是从被测试对象(被测试者或试验者)获取视频摄像素子和接物镜等包括在内的数码相机。参考号18是智能手机全运用所需要的，尤其是为数字图像存储的内存的存储器。

参考号19为用户界面及处理结果等文字和图片形式视觉化的显示装置。参考号20上述电子砌块、数码相机、存储器、显示器等各功能的控制和同步处理器。另一方面，参考号21是整个系统驱动所需的电源和用户的输入等包括数字键盘在内的本体。

实施例2

参看图4，图6，与上述实施例的不同之处在于，本发明一种人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测方法，包括如下步骤：

步骤1)：图像信息采集S1；

步骤2)：图像信息预处理S2；

步骤3)：图像信息处理S3；

步骤4)：输出信息结果S4。

所述图像信息采集包括视频信息采集。

所述图像处理包括对视频信息处理，以生成包含危险程度相关的生物信号；

根据该生物信号的振动频率、和/或振幅，得到被测试人的危险程度。

所述被测试人的危险程度基于以下算法：

FM-频率分布密度直方图的最大频率

Fi-1秒5帧来获取频率分布密度的直方图i的频率数的统计

Fin-图像变化处理频率

n-5帧还有高的限制值得帧之间的差异统计。

所述输出信息结果包括生成数据和获取数据。

已知的人工大脑学和信息理论的生物体和生物界的系统方法及技术手段应用的可行性研究。认知生物学的现代的概念是信号信息及传递论概念及定义和相关的信息理论的每个参数的数学公式的精神生理学特性信息性的确认。信息理论中统计每个参数来研究人的头部细微运动的长期研究的作者的观察结论是人的精神生理学特性状态和头部细微运动信息统计出的每个参数的统计信息存在可信度的事实证明。

对于有关前庭器官反射现象的解读。优先定义精神生理学特性的能量调整(新陈代谢)之间的相互关系。所有典型的情绪状态是特定能量消耗和个别生理学所必要的能量和情绪能量之间的相关关联性特征。此时的生理学能量生理学的实现过程或情绪能力有意识、无意识的过程形成的结果。例如攻击性状态下，如果真是攻击性状态，对多个不同的人物发现不同点，比如年龄、性别、受教育的程度等自然调整过程应考虑在内。但在生理学方面了解的，这种差异性是身体器官内相对的能量释放量及场所等不得有任何根本上的相对的意义。所有一切是眼睛看到的情绪化造成的情况，例如脸部发红、频繁叹气、心率加快、特定的行为等。情感状态外部显现的主要原因是生理学能量和情绪性能量之间相关联的身体器官内能量增加释放的变化起因。这里需要强调的是作者的现代技术发展水平中大家普遍了解的自然地身体过程身体-化学能量考虑在内的事实。说明生理过程递减速度、人的思想及行为过程的相互关系中断及触发过程。

所有前庭相关的主要课题是动力学上的维持平衡或平衡状态的表现。但是研究中的对象形成的力学·化学·能量的其他系统(system)在平衡状态时半封闭式平衡状态的可能产生的事实进行验证。这些系统(system)中即使只有一个发生不平衡的相邻系统的平衡状态破坏造成的，即动力学平衡被破坏的会造成能量平衡的破坏。

垂直的半平衡状态下的人的头部与身体器官内产生的所有能量过程是极端敏感的动力学标识的体现。生物动力学来了解物体中心之上的头部垂直平衡及维持相同的状态，需要持续巨大的努力和收缩头部-身体骨头之间的肌肉。此外，这种运动与前庭系统擦做反射的实现过程。身体器官内的所有有意义的现象(情感)的持续不断的产生生理学特性的变化。这是GSR、动脉压、心率跳动和与之相关的传统精神生理学特性分析的其他生理学过程变化类似。再则根据能量发现数量和能量发现的方位头部运动产生的每个参数都会有变化，头部运动的空间立体轨道是头像球(ball)和相似所以极为复杂。此外，每个点的运动轨道是通过数以百计的脖子肌肉运动中会有非常显著的差异。统计分析信息化运动的每个参数，可以准确的了解头部运动的量化的每个参数的区别。即能量及前庭系统反射来测量确认情绪状态。动力学法则定律始终如一的显示，为保持均等状态行动产生的总是一种反动作用。自然性来看多个不同对象的身体器官内能量测定前庭系统活动的头部运动产生的每个参数变化是相对应造成的。

以上提供的头部运动信息统计产生的每个参数相关的总体情感分类来，可以确认所有情绪状态。目前情绪状态测量没有单一的途径方式，其他精神生理学特性方法或独立实验评估对比的维度上，早期的可应用进行测量。现代心理学情绪状态评估主要以定性标准进行应用，这基本上不可能通过量化测量，人的状态很难以客官方式进行评估。但用以上提供的方法可以测定所有情绪状态。头部运动产生的每个参数变化是功能上的能量交换变化与之相关的，自然头部运动产生的每个参数的人的整体特征的精神心理学状态。目前评估标准根据情绪状态集合统计的公式的准确性是，由头部细微运动的情绪状态评估方法和对比会有一些低的情况。现有的技术水平没有整体情绪状态上的标准。所有以上记载的方法中综合性逼近法最为可行性的特点。对于其他方法的多种情绪状态评估应用的情绪状态测量记载的概念的选择是精密科学的心理学包含在内的，相似的情感测量方式的可行性的一种表述。

目标头部运动产生的信号，通过摄像机获取视频流进行比较来实现。空间及时间分布的统计信息的每个参数维度的生物体头部运动速度的摄像机能够处理的最大频率的10秒为单位来标记运动平均频率来进行测定。这种特性是人的情绪焦虑上会有反映出的不安感水平特征值。

振动图像的对象运动能量的空间和时间分布同时表现的情况下，频率直方图获取的特定时间内有着相同振动频率的因素的数值总的统计计算。因此，直方图振动频率的空间的分布相关联的信息除外的有关明确的空间信息丢失是，因为实际运动信息幅度过大产生的。生理能量方面了解脸部细微运动不同，头部任何区域产生的运动并不重要。频率直方图的构成是如下内容来确定的。

生物体的攻击性水平相关信息获取是频率分布的直方图构成中相关联的生物体头部振动图像的每个参数进行测量。

已知了解的一样，目前攻击性水平决定性矛盾是，传统逼近法和其他两个主要因素考虑在内的提供新的公式。两种主要因素是最为显著的振动特征扩散的振动平均频率或人的频率细微运动和每个参数和平均平方偏差。对这种有着攻击性状态的人的头部细微运动频率非常高及头部周围多个点运动扩散振幅非常大。其他公式相关联系数值0到1为止的数值的攻击性相关数百份比率如下方式体现。

[公式1]

T1-高危指数

FM-频率分布密度直方图的最大频率

Fi-1秒5帧来获取频率分布密度的直方图i的频率数的统计

Fin-图像变化处理频率

n-5帧还有高的限制值得帧之间的差异统计

这样的方程式对所有这些攻击性水平进行测定，自然地更低的攻击性状态接近0的水平。高攻击性状态的人的数值接近1数值。为找到发现潜在危险的人，需要振动图像系统的安全系统应用时，对这些攻击性极限值达到0.75来使用。

以下是振动图像获取和为之后的攻击性水平决定性意义的振动图像信息每个参数统计方式来找寻，这是比任何振幅和频率振动图像的振动对称每个参数来做决定。

攻击性水平决定的是，以我们所了解的相反的逼近法不同，人的头部扫描个别热力的运动振幅及频率对称考虑的全新的公式。这是攻击性水平最大值的人的情况下20秒之间的振幅及频率振动图像处理的振动和细微运动的最大对称特性。同时压力和焦虑的水平会很低。

之前提供的信息统计每个参数和类似的提供的公式是0到1为止压力水平(St)测量方式。这种不管怎样最小压力水平需要符合最小测定值，且高水平的压力状态的人情况下压力数值接近1的百份比率。

以下是振动图像获取和之后决定性的焦虑感水平非常有意义的振动图像信息每个参数统计方式寻找的方式。这种方式远比振幅及频率振动图像的快速运动信号的频率光谱构成有关。

焦虑感水平是决定性的已经所知的现有逼近法不同，高焦虑感和低频率光谱密度要比运动频率搞得光谱密度增强的实际情况考虑在内提供的全新的公式如下。

之前提供的信息统计每个参数和类似的公式是0到1为止的焦虑感水平测量方式。再则最小水平的焦虑感最小测定值符合的焦虑感水平高的压力值接近1的百份比率。

振动图像快速信号频率扩散光谱的操作或系统操作人员的控制方式体现。

以上了解该发明不仅仅提供的人的情感及精神生理学特性状态来测定实例来应用。参考人的状态特性是多种类型系统的200个多个以上进行分类的。对于该发明的头部细微振动每个参数或头部振动图像每个参数可描述人的所有状态。心理学在运动相关的传统概念的真实性的统计每个参数的人的头部反射细微运动转换是不明确的原则来理解。但是对于以上提供的逼近法为基础的技术信息系统和类似的人的状态可以明确确定人的状态特征的信息每个参数都是可使用的。

头部反射的微动态量化分析可让人类精神生理学状态测试更加客观、科学，能够解决许多医学、心理学、精神医学和日常生活中的问题。

根据攻击性、压力、不安、潜在危险的机场内乘客精神状态的量化评价及开发的系统和相关的独立实验，对本发明的专家专业评价认可度为(90％以上)，也再次确认了本发明的实际实现可能性。

参看图6，本发明一种人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测方法，还包括如下步骤：

步骤1)：开始S11；

步骤2)视频采集S12；

步骤3)图像预处理S2；

步骤4)：模拟信号转换为数字信号S21；

步骤5)：图像处理S3；

步骤6)：生成数据S41；

步骤7)：获取数据S42；

步骤8)：结束S5。

本实施例中，本发明首先从摄相机中获取被测试者的影像，转化为模拟前期信号。从被测试者的影像获取的信号是前期模拟信号，因此通过A/D转换器(逆变器)转化成数字视频数据。

下一步，视频处理模块13对各图像数据按时间的变化分析计算振动参数。振动参数根据上述被测试者的不同部位的位置变化对振动频率、振幅及相位包括其中的至少一个。即视频处理模块13分析被测试试者的各部位的位置变化，分析各部位的振动频率、位置变化的大小(振动的大小)及相位等计算。

因此，所述视频处理模块13利用振动图像分析程序分析图像间的差异，对位置重心的变化测量或利用傅立叶变换计算振动参数。

对振动参数的计算详细说明如下。该视频处理模块13从连续多个视频当根据被测试者的轮廓变化或振动动态进行确认后，对轮廓均匀的分离为(左，右侧)。其次，在分成一半的横向两个部分中决定产生最大振动频率的地点。

此频率决定生物信号图像的相应水平横向颜色。位于分离轮廓部位的分成两部分的横向位置变动平均振幅的生物信号图像大小(长度)。从各各地点获取的振动图像具有一定确实性和静态特征，但集成的生物信号图像是与人体精神生物学参数相关。

视频处理模块13根据算出的振动参数为基础，生成生物信号图像。生物信号图像可包括振幅组成要素和频率组成要素。以下，振幅组成要素称为“内部生物信号图像”，频率组成要素称为“生物信号图像”。此类术语的概念和定义可通过图5中的说明进行了解。

最终，该视频处理模块13通过算出的振动参数获取被测试者的精神生理学信息。即，视频处理模块13可通过分析振动参数了分析对象的心理状态。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置，其特征在于：包括图像采集模块，用于对人体图像进行采集；

图像预处理模块，用于对采集图形信息进行预处理；

图像处理模块，用于对预处理后的图像信息进行分析判断。

2.根据权利要求1所述人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置，其特征在于：所述图像采集模块包括摄像机。

3.根据权利要求1所述人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测装置，其特征在于：所述图像处理模块包括视频处理模块，该视频处理模块包括视频采集模块、A/D转换模块、数据显示模块、数据存储模块、数据接口模块，该视频处理模块分别控制该视频采集模块、A/D转换模块、数据显示模块、数据存储模块、数据接口模块。

4.一种人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1)：图像信息采集；

步骤2)：图像信息预处理；

步骤3)：图像信息处理；

步骤4)：输出信息结果。

5.根据权利要求4所述人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测方法，其特征在于：所述图像信息采集包括视频信息采集。

6.根据权利要求4所述人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测方法，其特征在于：所述图像处理包括将图像模拟信号转化为数字图像信号。

7.根据权利要求5所述人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测方法，其特征在于：所述图像处理包括对视频信息处理，以生成包含危险程度相关的生物信号；

根据该生物信号的振动频率、和/或振幅，得到被测试人的危险程度。

8.根据权利要求7人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测方法，其特征在于：所述被测试人的危险程度基于以下算法：

FM-频率分布密度直方图的最大频率

Fi-1秒5帧来获取频率分布密度的直方图i的频率数的统计

Fin-图像变化处理频率

n-5帧还有高的限制值得帧之间的差异统计。

9.根据权利要求4所述人体表象变化测定人体情绪的高危人员检测方法，其特征在于：所述输出信息结果包括生成数据和获取数据。