CN110215218A - 一种基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备及其情绪鉴定方法 - Google Patents

Abstract

本申请属于医疗设备技术领域，具体涉及一种基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备及其情绪鉴定方法。基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备包括壳体、中央处理器、存储器、供电部件、视频采集部件、音频采集部件、心率采集部件、血压采集部件和体温采集部件，存储器内预置有视频特征提取模块、语音语义特征提取模块、情绪特征点检模块和情绪管控模块。本申请公开的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备及其采用的情绪鉴定方法，通过采用大数据情绪鉴定模型和情绪特征点检表算法，具有情绪粒度细腻，情绪鉴定特征丰富，情绪鉴定算法简洁、可靠等技术优势。

Description

一种基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备及其情绪鉴定 方法

技术领域

本申请属于医疗设备技术领域，具体涉及一种基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备及其情绪鉴定方法。

背景技术

情绪是个体对外界刺激的主观的有意识的体验和感受，具有心理和生理反应的特征。情绪犹如双刃剑。一方面，积极的情绪可以充实人的体力和精力，提高个人的活动效率和能力，促使我们健康成长。另一方面，消极的情绪也会使人感到难受，抑制人的活动能力，降低人的自控能力和活动效率，甚至做出一些令自己后悔甚至违法的事情。我们无法直接观测内在的感受，但是我们能够通过其外显的行为或生理变化来进行推断。

情绪管理是指通过研究个体和群体对自身情绪和他人情绪的认识、协调、引导、互动和控制，充分挖掘和培植个体和群体的情绪智商、培养驾驭情绪的能力，从而确保个体和群体保持良好的情绪状态，并由此产生良好的社会效果。【以上内容来自360百科《情绪管理》】

现代都市工作生活节奏过快，中青年群体精神压力过大，大都存在精神亚健康状态，但由于讳疾忌医的心态，多数上班族不愿正视自身抑郁或者躁狂症状的萌芽和产生。不仅影响正常工作，更存在极大的个人及社会安全隐患。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备以及相应的情绪鉴定方法，以解决现有技术中存在的技术问题。

本申请为解决其技术问题而提供的解决方案为：

一种基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备，包括壳体、中央处理器、存储器和供电部件；壳体用于容置其他组件或部件；中央处理器设置在壳体内，用于完成该基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备的系统控制功能；存储器设置在壳体内，用于存储数据和系统功能模块；供电部件用于提供电力供应；其特征在于，该基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备还包括：视频采集部件，用于采集视频信息；音频采集部件，用于采集语音信息；心率采集部件，用于检测心率；血压采集部件，用于检测血压；体温采集部件，用于检测体温；视频特征提取模块，采用视频分析技术提取包括眼球状态、眉心状态、嘴唇状态、面部肤色、面部湿度、手部动作、髋部动作、腿部动作、脚掌动作、手部动作速度、腿部动作速度、脚掌动作速度和头部动作在内的肢体语言特征和面部表情特征，并将提取结果存入所述存储器；语音语义特征提取模块，采用语音分析技术提取包括语音速度、语音强度、语音频率、语调转折度和语义在内的语音语义特征，并将提取结果存入所述存储器；情绪特征点检模块，参照存储器内置的情绪鉴定特征分布表，综合心率、血压、体温、面部表情特征、肢体语言特征和语音语义特征对当前的情绪状态进行综合鉴定，绘制包括钦佩、崇拜、欣赏、娱乐、愤怒、焦虑、敬畏、尴尬、无聊、冷静、困惑、鄙视、渴望、失望、厌恶、移情、兴奋、妒忌、刺激、恐惧、内疚、惊果、兴趣、快乐、怀旧、骄傲、解脱、浪漫、悲伤、满足、欲望、惊喜、同情和胜利在内的情绪特征点检表，并根据情绪特征点检表的赋值大小确定当前主导情绪特征；情绪管控模块，用于判定当前主导情绪特征是否为不良情绪特征，是则根据不良情绪特征的具体类型输出有利于转移注意力或有利于缓解情绪或有利于强化理智的内容。

进一步地，在本申请提供的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备中，基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备还包括不良情绪认知强化组件，不良情绪认知强化组件包括认知强化部件和认知强化模块；认知强化部件设置于贴近人体处，认知强化模块用于根据情绪鉴定模块的鉴定结果，以升温或制冷的方式强化佩戴者对不良情绪的认知。优选地，在本申请提供的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备中，认知强化部件为半导体温控器件。

进一步地，在本申请提供的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备中，视频采集部件、音频采集部件、心率采集部件、血压采集部件和体温采集部件通过同步码传递机制实现检测信息的同步：

S1、提取第一种信息采集部件的检测时间作为同步码；

S2、基于同步码判断其他信息采集部件的数据是否正常，如果所有信息采集部件的数据均正常，则数据同步关系成立；如果任一种信息采集部件的数据异常则返回S1，读取下一单元数据，重新提取同步码，直至数据同步关系成立；

S3、每完成一个情绪鉴定周期，更换不同的信息采集部件，执行S1-S2步骤，进行一次同步状态的检验。

进一步地，在本申请提供的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备中，情绪特征点检模块中采用如下算法绘制情绪特征点检表，确定当前主导情绪特征：

根据检测到的当前心率为每一种情绪特征赋值，如果当前心率位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪的心率变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据检测到的当前血压为每一种情绪特征赋值，如果当前血压位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪的血压变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据检测到的当前体温为每一种情绪特征赋值，如果当前体温位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的体温变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据提取到的每一种当前肢体语音和面部表情为每一种情绪特征赋值，如果当前某一种肢体语言或面部表情位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的该肢体动作或面部表情的变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据提取到的每一种语音语义特征为每一种情绪特征赋值，如果当前某一语音语义特征位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的该语音语义特征的变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

所有情绪鉴定特征点检完毕后，综合得分最高的情绪特征为当前的主导情绪特征。

本申请的另一方面，还公开了一种基于大数据情绪鉴定模型的情绪鉴定方法，包括：

情绪鉴定特征采集步骤，采集佩戴者的心率、血压、体温、面部表情特征、肢体语言特征和语音语义特征；

情绪特征点检步骤，参照存储器内置的情绪鉴定特征分布表，综合心率、血压、体温、面部表情特征、肢体语言特征和语音语义特征对当前的情绪状态进行综合鉴定，绘制包括钦佩、崇拜、欣赏、娱乐、愤怒、焦虑、敬畏、尴尬、无聊、冷静、困惑、鄙视、渴望、失望、厌恶、移情、兴奋、妒忌、刺激、恐惧、内疚、惊果、兴趣、快乐、怀旧、骄傲、解脱、浪漫、悲伤、满足、欲望、惊喜、同情和胜利在内的情绪特征点检表，并根据情绪特征点检表的赋值确定当前主导情绪特征；

情绪管控步骤，判定情绪特征点检步骤中确定的当前主导情绪特征是否为不良情绪特征，是则根据不良情绪特征的具体类型输出有利于转移注意力或有利于缓解情绪或有利于强化理智的内容。

进一步地，本申请提出的基于大数据情绪鉴定模型的情绪鉴定方法还包括不良情绪认知强化步骤；不良情绪认知强化步骤通过内置在存储器内的认知强化模块启动认知强化部件，通过升温或制冷的方式强化佩戴者对不良情绪的认知。优选地，认知强化部件为半导体温控器件。

进一步地，在本申请提出的基于大数据情绪鉴定模型的情绪鉴定方法中，情绪鉴定特征采集步骤中采用同步码传递机制实现检测信息的同步：

S1、提取第一种信息采集部件的检测时间作为同步码；

S2、基于同步码判断其他信息采集部件的数据是否正常，如果所有信息采集部件的数据均正常，则数据同步关系成立；如果任一种信息采集部件的数据异常则返回S1，读取下一单位数据，重新提取同步码，直至数据同步关系成立；

S3、每完成一个情绪鉴定周期，更换不同的信息采集部件，执行S1-S2步骤，进行一次同步状态的检验。

进一步地，在本申请提出的基于大数据情绪鉴定模型的情绪鉴定方法中，情绪特征点检步骤中采用如下算法绘制情绪特征点检表，确定当前主导情绪特征：

根据检测到的当前心率为每一种情绪特征赋值，如果当前心率位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪的心率变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据检测到的当前血压为每一种情绪特征赋值，如果当前血压位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪的血压变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据检测到的当前体温为每一种情绪特征赋值，如果当前体温位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的体温变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据提取到的每一种当前肢体语音和面部表情为每一种情绪特征赋值，如果当前某一种肢体语言或面部表情位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的该肢体动作或面部表情的变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据提取到的每一种语音语义特征为每一种情绪特征赋值，如果当前某一语音语义特征位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的该语音语义特征的变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

所有情绪鉴定特征点检完毕后，综合得分最高的情绪特征为当前的主导情绪特征。

本申请相比现有技术有益的技术效果：

本申请基于大数据情绪鉴定模型和情绪特征点检表算法，综合心率、血压、体温、肢体语言特征、面部表情特征和语音语义特征，提供了一种情绪粒度细腻、情绪鉴定特征丰富、情绪鉴定结果可靠的大数据情绪鉴定方法以及相应的智慧穿戴设备，本申请能够通过对佩戴者的情绪失控进行准确预警，以及即时给与佩戴者对不良情绪的强化认知，预防或避免进一步个体及环境伤害的可能性，增加社会的和谐度和安全感。

下面将结合说明书附图和具体实施方式，对本申请的技术方案和技术效果进行清楚、完整地描述。

附图说明

图1：大数据情绪鉴定模型的情绪鉴定特征分布表。

图2：大数据情绪鉴定模型智慧穿戴设备结构示意图。

具体实施方式

同一种情绪会产生各种不同的内在或外在表现，每一种具体的内在或外在表现也有可能会来自不同的主观情绪。情绪粒度过于粗糙或者情绪鉴定特征过于片面都会造成情绪鉴定结果失真，从而也不利于情绪的管理或康复。本申请提出的大数据情绪鉴定模型通过采用情绪特征点检表算法，对情绪粒度进行了细化，对情绪鉴定特征进行了扩展，提供了一种更加符合实际情况的情绪鉴定方法以及相应的智慧穿戴设备。

请参阅图1，本申请公开的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备中，存储器内存储有情绪鉴定特征分布表或者以其他方式存储的情绪鉴定特征分布数据，情绪鉴定特征分布表的第一列为人类社会中各种可能出现的情绪特征，将人类社会的情绪特征进一步细化，可以有效改善情绪判定结果的有效性，增加情绪管理的质量，进而通过有效的情绪管理提高人类的情商指数，增加社会的文明程度。本申请基于长期的临床实践，将人类的最基本情绪特征概括为包括钦佩、崇拜、欣赏、娱乐、愤怒、焦虑、敬畏、尴尬、无聊、冷静、困惑、鄙视、渴望、失望、厌恶、移情、兴奋、妒忌、刺激、恐惧、内疚、惊果、兴趣、快乐、怀旧、骄傲、解脱、浪漫、悲伤、满足、欲望、惊喜、同情和胜利等在内二十余种，也即大数据情绪鉴定模型中的情绪特征至少包括前述的各种情绪特征。情绪鉴定特征分布表终的第一行为大数据情绪鉴定模型中采用的情绪鉴定特征，情绪鉴定特征包括心率、血压、体温、面部表情特征、肢体语言特征和语音语义特征。面部表情特征至少包括眼球状态、眉心状态、嘴唇状态、面部肤色、面部湿度和头部动作，肢体语言特征至少包括手部动作、髋部动作、腿部动作、脚掌动作、手部动作速度、腿部动作速度和脚掌动作速度，语音语义特征至少包括语音速度、语音强度、语音频率、语调转折度和语义特征等。第i行和第j列交叉的网格数据Dij表示第i个情绪特征在第j个情绪鉴定特征上的显度范围，比如失望这一情绪特征在情绪鉴定特征语音频率上的显度范围可以是800Hz-1200Hz。Dij可以是人类语言或机器语言，只要能与实测数据或经视频分析或经语音分析得到的特征参数进行数据之间的比较，即可完成本申请的技术方案。

请参阅图2，本申请提供的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备，包括壳体、供电部件、中央处理器、存储器、视频采集部件、音频采集部件、心率检测部件、血压检测部件和体温检测部件。存储器内还设置有用来执行视频分析的视频特征提取模块、用来执行音频分析的语音语义特征提取模块、用来鉴定情绪类型的情绪特征点检模块以及用来调整不良情绪的情绪管控模块。电池、中央处理器、存储器、视频采集部件、音频采集部件、心率检测部件、血压检测部件和体温检测部件设置在壳体内或壳体上，具体结构以及连接关系以能够实现各自的功能为宜。

设备正常运行时，视频采集部件、音频采集部件、心率检测部件、血压检测部件和体温检测部件分别负责监控佩戴者的各种具体参数，并将采集到的信息输送至存储器，然后由中央处理器调用各种功能模块完成数据的处理或特征参数的提取。

视频特征提取模块基于连续检测的视频信息，对包括眼球状态、眉心状态、嘴唇状态、面部肤色、面部湿度、手部动作、髋部动作、腿部动作、脚掌动作、手部动作速度、腿部动作速度、脚掌动作速度和头部动作在内的肢体语言和面部表情进行逐一判定，并将判定结果存入存储器。

语音语义特征提取模块基于连续检测的语音信息，对包括语音速度、语音强度、语音频率、语调转折度和语义在内的语音语义特征进行逐一判定，并将判定结果存入存储器。

情绪特征点检模块，综合心率、血压、体温、面部表情特征、肢体语言特征和语音语义特征对当前的情绪进行综合鉴定，参照情绪鉴定特征分布表绘制包括钦佩、崇拜、欣赏、娱乐、愤怒、焦虑、敬畏、尴尬、无聊、冷静、困惑、鄙视、渴望、失望、厌恶、移情、兴奋、妒忌、刺激、恐惧、内疚、惊果、兴趣、快乐、怀旧、骄傲、解脱、浪漫、悲伤、满足、欲望、惊喜、同情和胜利在内的情绪特征点检表，并根据情绪特征点检表的赋值大小确定当前主导情绪特征。具体实现算法可以是：

根据检测到的当前心率为每一种情绪赋值，如果当前心率位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪的心率变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据检测到的当前血压为每一种情绪赋值，如果当前血压位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪的血压变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据检测到的当前体温为每一种情绪赋值，如果当前体温位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的体温变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据提取到的每一种当前肢体语音和面部表情为每一种情绪赋值，如果当前某一种肢体语言或面部表情位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的该肢体动作或面部表情的变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据提取到的每一种语音语义特征为每一种情绪赋值，如果当前某一语音语义特征位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的该语音语义特征的变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

所有情绪鉴定特征点检完毕后，综合得分最高的情绪特征为当前的主导情绪特征。

情绪管控模块用于判定当前主导情绪特征是否为不良情绪特征，是则根据不良情绪特征的具体类型输出有利于转移注意力或有利于缓解情绪或有利于强化理智的内容，比如可采用输出音频、视频、报警或闪灯的方式对佩戴者的不良情绪进行提示或调控。

在本发明另一个具体实施例中，本申请基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备还包括不良情绪认知强化组件，不良情绪认知强化组件包括认知强化部件和认知强化模块；认知强化部件设置于贴近人体处，比如手环或腕表上贴近手腕处，认知强化模块用于根据情绪鉴定模块的鉴定结果，以升温或制冷的方式强化佩戴者对不良情绪的认知。具体地，认知强化部件可以为半导体温控器。

本申请公开的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备及其采用的情绪鉴定方法，具有情绪粒度细腻，情绪鉴定特征丰富，情绪鉴定算法简洁、可靠等技术优势。

需要说明的是，在本申请的各种实施例中，采用同步码传递机制进行心率、血压、体温、面部表情特征、肢体语言特征和语音语义特征的同步。具体算法可以是：

S1、提取第一种信息采集部件的检测时间作为同步码；

S2、基于同步码判断其他信息采集部件的数据是否正常，如果所有信息采集部件的数据均正常，则数据同步关系成立；如果任一种信息采集部件的数据异常则返回S1，读取下一单位数据，重新提取同步码，直至数据同步关系成立；

S3、每完成一个情绪鉴定周期，更换不同的信息采集部件，执行S1-S2步骤，进行一次同步状态的检验。

以上结合说明书附图对本申请的优选实施例进行了详细阐述，应该说明的是，本申请的保护范围包括但不限于上述实施例；说明书附图中公开的具体结构也只是本申请的较佳实施例；所述领域的技术人员还可以在此基础上开发出其他实施例，任何不脱离本申请创新理念的简单变形或等同替换，均涵盖于本申请，属于本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备，包括壳体、中央处理器、存储器和供电部件；所述壳体用于容置其他组件或部件；所述中央处理器设置在所述壳体内，用于完成该基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备的系统控制功能；所述存储器设置在所述壳体内，用于存储数据和系统功能模块；所述供电部件用于提供电力供应；其特征在于，该基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备还包括：

视频采集部件，用于采集视频信息；

音频采集部件，用于采集语音信息；

心率采集部件，用于检测心率；

血压采集部件，用于检测血压；

体温采集部件，用于检测体温；

视频特征提取模块，采用视频分析技术提取包括眼球状态、眉心状态、嘴唇状态、面部肤色、面部湿度、手部动作、髋部动作、腿部动作、脚掌动作、手部动作速度、腿部动作速度、脚掌动作速度和头部动作在内的肢体语言特征和面部表情特征，并将提取结果存入所述存储器；

语音语义特征提取模块，采用语音分析技术提取包括语音速度、语音强度、语音频率、语调转折度和语义在内的语音语义特征，并将提取结果存入所述存储器；

情绪特征点检模块，参照存储器内置的情绪鉴定特征分布表，综合心率、血压、体温、面部表情特征、肢体语言特征和语音语义特征对当前的情绪状态进行综合鉴定，绘制包括钦佩、崇拜、欣赏、娱乐、愤怒、焦虑、敬畏、尴尬、无聊、冷静、困惑、鄙视、渴望、失望、厌恶、移情、兴奋、妒忌、刺激、恐惧、内疚、惊果、兴趣、快乐、怀旧、骄傲、解脱、浪漫、悲伤、满足、欲望、惊喜、同情和胜利在内的情绪特征点检表，并根据情绪特征点检表的赋值确定当前主导情绪特征；

情绪管控模块，用于判定所述当前主导情绪特征是否为不良情绪特征，是则根据不良情绪特征的具体类型输出有利于转移注意力或有利于缓解情绪或有利于强化理智的内容。

2.根据权利要求1所述的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备，其特征在于：

所述基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备还包括不良情绪认知强化组件，所述不良情绪认知强化组件包括认知强化部件和认知强化模块；所述认知强化部件设置于贴近人体处，所述认知强化模块用于根据所述情绪鉴定模块的鉴定结果，以升温或制冷的方式强化佩戴者对不良情绪的认知。

3.根据权利要求2所述的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备，其特征在于：所述认知强化部件为半导体温控器件。

4.根据权利要求1所述的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备，其特征在于，所述视频采集部件、音频采集部件、心率采集部件、血压采集部件和体温采集部件通过同步码传递机制实现检测信息的同步：

S1、提取第一种信息采集部件的检测时间作为同步码；

S2、基于同步码判断其他信息采集部件的数据是否正常，如果所有信息采集部件的数据均正常，则数据同步关系成立；如果任一种信息采集部件的数据异常则返回S1，读取下一单元数据，重新提取同步码，直至数据同步关系成立；

S3、每完成一个情绪鉴定周期，更换不同的信息采集部件，执行S1-S2步骤，进行一次同步状态的检验。

5.根据权利要求1所述的基于大数据情绪鉴定模型的智慧穿戴设备，其特征在于，所述情绪特征点检模块中采用如下算法绘制情绪特征点检表，确定当前主导情绪特征：

根据检测到的当前心率为每一种情绪特征赋值，如果当前心率位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪的心率变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据检测到的当前血压为每一种情绪特征赋值，如果当前血压位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪的血压变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据检测到的当前体温为每一种情绪特征赋值，如果当前体温位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的体温变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据提取到的每一种当前肢体语音和面部表情为每一种情绪特征赋值，如果当前某一种肢体语言或面部表情位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的该肢体动作或面部表情的变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据提取到的每一种语音语义特征为每一种情绪特征赋值，如果当前某一语音语义特征位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的该语音语义特征的变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

所有情绪鉴定特征点检完毕后，综合得分最高的情绪特征为当前的主导情绪特征。

6.一种基于大数据情绪鉴定模型的情绪鉴定方法，包括：

情绪鉴定特征采集步骤，采集佩戴者的心率、血压、体温、面部表情特征、肢体语言特征和语音语义特征；

情绪特征点检步骤，参照存储器内置的情绪鉴定特征分布表，综合心率、血压、体温、面部表情特征、肢体语言特征和语音语义特征对当前的情绪状态进行综合鉴定，绘制包括钦佩、崇拜、欣赏、娱乐、愤怒、焦虑、敬畏、尴尬、无聊、冷静、困惑、鄙视、渴望、失望、厌恶、移情、兴奋、妒忌、刺激、恐惧、内疚、惊果、兴趣、快乐、怀旧、骄傲、解脱、浪漫、悲伤、满足、欲望、惊喜、同情和胜利在内的情绪特征点检表，并根据情绪特征点检表的赋值确定当前主导情绪特征；

情绪管控步骤，判定情绪特征点检步骤中确定的当前主导情绪特征是否为不良情绪特征，是则根据不良情绪特征的具体类型输出有利于转移注意力或有利于缓解情绪或有利于强化理智的内容。

7.根据权利要求6所述的基于大数据情绪鉴定模型的情绪鉴定方法，其特征在于，该基于大数据情绪鉴定模型的情绪鉴定方法还包括不良情绪认知强化步骤；所述不良情绪认知强化步骤通过内置在所述存储器内的认知强化模块启动认知强化部件，通过升温或制冷的方式强化佩戴者对不良情绪的认知。

8.根据权利要求7所述的基于大数据情绪鉴定模型的情绪鉴定方法，其特征在于：所述认知强化部件为半导体温控器件。

9.根据权利要求6所述的基于大数据情绪鉴定模型的情绪鉴定方法，其特征在于，所述情绪鉴定特征采集步骤中采用同步码传递机制实现检测信息的同步：

S1、提取第一种信息采集部件的检测时间作为同步码；

S2、基于同步码判断其他信息采集部件的数据是否正常，如果所有信息采集部件的数据均正常，则数据同步关系成立；如果任一种信息采集部件的数据异常则返回S1，读取下一单位数据，重新提取同步码，直至数据同步关系成立；

S3、每完成一个情绪鉴定周期，更换不同的信息采集部件，执行S1-S2步骤，进行一次同步状态的检验。

10.根据权利要求6所述的基于大数据情绪鉴定模型的情绪鉴定方法，其特征在于，所述情绪特征点检步骤中采用如下算法绘制情绪特征点检表，确定当前主导情绪特征：

根据检测到的当前心率为每一种情绪特征赋值，如果当前心率位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪的心率变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据检测到的当前血压为每一种情绪特征赋值，如果当前血压位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪的血压变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据检测到的当前体温为每一种情绪特征赋值，如果当前体温位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的体温变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据提取到的每一种当前肢体语音和面部表情为每一种情绪特征赋值，如果当前某一种肢体语言或面部表情位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的该肢体动作或面部表情的变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

根据提取到的每一种语音语义特征为每一种情绪特征赋值，如果当前某一语音语义特征位于情绪鉴定特征分布表中的某一种或某几种情绪特征的该语音语义特征的变化范围之内，则为相应的情绪特征赋值为1，否则赋值为0；

所有情绪鉴定特征点检完毕后，综合得分最高的情绪特征为当前的主导情绪特征。