CN114129165A - 一种基于可信评估量表的心理测评方法、系统及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于可信评估量表的心理测评方法、系统及存储介质，该方法的步骤包括：根据个人资料生成基线问题，向被测人员发送，记录被测人员答复基线问题的第一答复时长，监测被测人员答复每个基线问题的第一脑电数据，根据第一脑电数据生成基线特征；基于预设的评估量表向被测人员发送测试问题，接收被测人员对测试问题的问题答案，记录被测人员答复测试问题的第二答复时长，监测被测人员的生理数据，生理数据包括第二脑电数据，基于第二脑电数据得到测试特征；计算特征值，根据特征值判断被测人员是否故意答错；若是，则修改问题答案；若否，则维持问题答案不变；基于所有的问题答案得到可信评估量表，基于可信评估量表得到心理测评结果。

Description

一种基于可信评估量表的心理测评方法、系统及存储介质

技术领域

本发明涉及心理测评技术领域，尤其涉及一种基于可信评估量表的心理测评方法、系统及存储介质。

背景技术

心理测评是指通过一系列手段，将人的某些心理特征数量化，来衡量个体心理因素水平和个体心理差异的一种科学测量方法。

传统的心理测评多是通过心理量表进行的，大部分的心理测评首先通过系统内置的量表让被测人员在线答题，然后将被测人员的信息和数据存储在后台服务器中，最后对测评结果进行展示。但是这种心理测评系统易受被测试人员的主观影响，被测人员可能会因为消极、忧郁、紧张、隐私等因素而形成的对抗心理，以及心理测评可能会使得被测人员产生对抗心理，不会给出真实的反馈，无法抵抗他们在回答量表题目时出现乱答的情况。

现有技术主要是通过人脸识别或心电监测的方式在被测者答题过程中进行监测，但是，上述现有技术均忽视了被测人员个体的不同，人可以控制自己的面部表情，当遇到心理素质较强的被测者，能够控制自己的表情，则无法识别真实的表情；而心电监测也是主要监测带侧者的心跳，当遇到心理素质较强的被测者，一样能够控制自己心态保持平和，难以识别出真实的结果，导致测评不准确。

发明内容

鉴于此，本发明实施例提供了一种基于可信评估量表的心理测评方法、系统及存储介质，以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷。

本发明的一个方面提供了一种基于可信评估量表的心理测评方法，所述方法的步骤包括：

根据被测人员的个人资料生成基线问题；

向被测人员发送所述基线问题，记录被测人员答复每个基线问题所消耗的第一答复时长，监测被测人员在答复每个基线问题所消耗的第一答复时长内的第一脑电数据，根据所述第一脑电数据生成基线特征；

基于预设的评估量表向被测人员发送评估量表中的测试问题，接收被测人员对每个测试问题的问题答案，记录被测人员答复每个测试问题所消耗的第二答复时长，监测被测人员在答复每个测试问题的第二答复时长内的生理数据，所述生理数据包括第二脑电数据，基于所述第二脑电数据得到测试特征；

根据所述基线特征和测试特征计算特征值，根据特征值判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现故意答错；

若故意答错，则修改该测试问题所对应的问题答案；

若没有故意答错，则维持该测试问题所对应的问题答案不变；

基于所有测试问题的答案得到可信评估量表，基于可信评估量表得到心理测评结果。

本发明的基于可信评估量表的心理测评方法，首先脑电数据区别于心电和表情，只要人进行思考就会引发脑电数据的变化，无法进行掩饰；由于基线问题通常不会引发被测人员的抵触，因此本申请先通过基线问题得到不同被测人员的基线数据，再将被测人员在答复实际测试问题的测试特征和基线特征对比，得到特征值，判断被测人员是否故意答错，充分考虑到被测人员的个体差异，并利用脑电数据识别被测人员的真实的结果，提高测评准确性。

在本发明的一些实施方式中，所述基线特征包括多个基线子特征，所述测试特征包括多个与基线子特征相对应的测试子特征，根据所述基线特征和测试特征计算特征值的步骤还包括：

分别计算相互对应的多组基线子特征和测试子特征的多个特征值。

在本发明的一些实施方式中，根据所述基线特征和测试特征计算特征值，根据如下公式：

feature＝(st_feature-speaker_value)/speaker_value；

feature表示特征值，st_feature表示基线特征中的任一个基线子特征，speaker_value表示测试特征中的任一个测试子特征。

在本发明的一些实施方式中，所述特征值预设有特征阈值，根据特征值判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现故意答错的步骤包括：

判断所述特征值的绝对值是否大于所述特征阈值；

若是，则为故意答错；

若否，则没有故意答错。

在本发明的一些实施方式中，当所述基线子特征和测试子特征均有多个时，根据特征值判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现故意答错的步骤还包括：

将多组基线特征和测试特征对应的多个特征值分别与所述特征阈值进行比对，判断多个所述特征值中是否存在至少一个特征值大于特征阈值；

若是，则为故意答错；

若否，则没有故意答错。

在本发明的一些实施方式中，当所述基线子特征和测试子特征均有多个时，对于多个特征值对应设置有不同大小的特征阈值。

在本发明的一些实施方式中，若所述评估量表中的测试问题均预设有两个选项，修改该测试问题所对应的问题答案的步骤为，修改原答案的选项为另一个选项。

在本发明的一些实施方式中，所述生理数据还包括表情数据，基于所有测试问题的答案得到可信评估量表的步骤还包括：

将被测人员在答复每个所述测试问题时的表情数据输入预设的图像识别模型中，判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现预设表情；

若是，则判定被测人员在答复该测试问题时出现随意乱答，在所述可信评估量表中删除被测人员对该问题的答案；

若否，维持原有的可信评估量表不变。

在本发明的一些实施方式中，所述基于可信评估量表得到心理测评结果的步骤还包括：

基于可信评估量表中每个测试问题的答案得到每个测试问题的得分，根据每个测试问题的得分得到心理测评的总得分，根据心理测评的总得分得到心理测评结果。

本发明实施例还提供一种基于可信评估量表的心理测评系统，该系统包括计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该系统实现如前所述方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现前述基于可信评估量表的心理测评方法的步骤。该计算机可读存储介质可以是有形存储介质，诸如随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、软盘、硬盘、可移动存储盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质。

本发明的基于可信评估量表的心理测评方法，首先脑电数据区别于心电和表情，只要人进行思考就会引发脑电数据的变化，无法进行掩饰；由于基线问题通常不会引发被测人员的抵触，因此本申请先通过基线问题得到不同被测人员的基线数据，再将被测人员在答复实际测试问题的测试特征和基线特征对比，得到特征值，判断被测人员是否故意答错，充分考虑到被测人员的个体差异，并利用脑电数据识别被测人员的真实的结果，提高测评准确性。

本发明的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本发明的实践而获知。本发明的目的和其它优点可以通过在说明书以及附图中具体指出并获得。

本领域技术人员将会理解的是，能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。

图1为本发明基于可信评估量表的心理测评方法一种实施方式的示意图；

图2为本发明生成基线特征的一种实施方式的示意图；

图3为本发明生成可信评估量表的一种实施方式的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

在此，还需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其他细节。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。

在此，还需要说明的是，如果没有特殊说明，术语“连接”在本文不仅可以指直接连接，也可以表示存在中间物的间接连接。

在下文中，将参考附图描述本发明的实施例。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤。

如图1所示，本发明的一个方面提供了一种基于可信评估量表的心理测评方法，所述方法的步骤包括：

步骤S100、根据被测人员的个人资料生成基线问题；

在本发明的一些实施方式中，所述被测人员的个人资料包括姓名、年龄、性别、出生年月等，所述基线问题可以为“你的名字是某某吗”、“你的性别是否为男”等。

步骤S200、向被测人员发送所述基线问题，记录被测人员答复每个基线问题所消耗的第一答复时长，监测被测人员在答复每个基线问题所消耗的第一答复时长内的第一脑电数据，根据所述第一脑电数据生成基线特征；所述被测人员在答复每个基线问题所消耗的时间为第一答复时长。

在本发明的一些实施方式中，向被测人员发送所述基线问题的发送方式可以为语音播报或者将基线问题发送至被测人员的移动端设备，显示在移动端设备的屏幕上，优选为语音播报。

采用上述方案，使用语音播报，能够精准的采集播放每个问题时，被测人员的反应，提高捕捉便捷度。

在本发明的一些实施方式中，当向被测人员发送所述基线问题的发送方式为语音播报时，则所述第一答复时长为从语音播报完成到接收到被测人员的答复的时间段；当向被测人员发送所述基线问题的发送方式为将基线问题发送至被测人员的移动端设备，显示在移动端设备的屏幕上时，则所述第一答复时长为从基线问题显示在移动端设备的屏幕上到接收端接收到被测人员的答复的时间段。

在本发明的一些实施方式中，接收到被测人员的答复的方式可以为通过语音识别，将被测人员答复的语音转化为文字，所述语音识别的方式可以通过科大讯飞的实时语音转写接口实现。

在本发明的一些实施方式中，所述第一脑电数据为被测人员的脑电波数据，所述脑电波数据可以通过头戴式脑电波采集设备实现。

如图2所示，在本发明的一些实施方式中，监测被测人员在答复每个基线问题所消耗的第一答复时长内的第一脑电数据的步骤包括：

若被测人员对基线问题的答案为正确答案，则记录被测人员在答复该基线问题的第一答复时长内脑电波为第一脑电数据，若被测人员对基线问题的答案为错误答案，则不记录被测人员在答复该基线问题的第一答复时长内脑电波为第一脑电数据。

采用上述方案，由于基线问题由基本信息得出，基线问题的答案就是基本信息，可以快速判断被测人员答复结果的正确与否，将被测人员答对时的脑电波作为第一脑电数据，充分考虑到每个被测人员个体的差异性，提高基线特征的正确度，提高测试结果的准确度。

在本发明的一些实施方式中，根据所述第一脑电数据生成基线特征的步骤为：

计算每个第一脑电数据的初级基线特征，计算多个初级基线特征的平均值，为基线特征。

在本发明的一些实施方式中，若所述基线特征包括多个基线子特征，则计算每个答复正确的基线问题的初级基线特征，计算多个基线问题对于同一类别的初级基线特征的平均值，为基线子特征，组合多个基线子特征为基线特征。

步骤S300、基于预设的评估量表向被测人员发送评估量表中的测试问题，接收被测人员对每个测试问题的问题答案，记录被测人员答复每个测试问题所消耗的第二答复时长，监测被测人员在答复每个测试问题的第二答复时长内的生理数据，所述生理数据包括第二脑电数据，基于所述第二脑电数据得到测试特征；

在本发明的一些实施方式中，所述预设的评估量表可以为MBTI性格类型测试问卷量表、明尼苏达多相人格测验(MMPI)量表、中国罪犯心理评估个性分测验(COPA-PI)试题量表等；

在本发明的一些实施方式中，本申请发送测试问题和接收测试问题的问题答案的方式，与发送基线问题和接收基线问题的答复的方式相同。

在本发明的一些实施方式中，本申请计算第二答复时长的方式与计算第一答复时长的方式相同。

在本发明的一些实施方式中，被测人员在答复该测试问题的第二答复时长内脑电波为第二脑电数据，所述测试特征与基线特征相对应。

步骤S400、根据所述基线特征和测试特征计算特征值，根据特征值判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现故意答错；

若故意答错，则修改该测试问题所对应的问题答案；

若没有故意答错，则维持该测试问题所对应的问题答案不变；

采用上述方案，所述基线特征为被测人员正常反应时所表现出的特征，将基线特征和测试特征计算特征值，能够充分反映出被测人员当前的脑电波与正常反应时脑电波的差异，便于判断不同的被测人员是否故意答错。

在本发明的一些实施方式中，根据所述基线特征和测试特征计算特征值，可以为将二者作差得到。

步骤S500、基于所有测试问题的答案得到可信评估量表，基于可信评估量表得到心理测评结果。

在本发明的一些实施方式中，所述可信评估量表包括每个测试问题，以及被测人员对每个测试问题的答案，所述评估量表均预设有评分规则，所述评分规则可以包括为预先对每个测试问题的每个选项标注得分，根据被测人员的答案将每个得分相加，得到总得分，所述评分规则还可以包括为不同的心理测评结果划分总得分区间，根据被测人员总得分所属的区间得到心理测评结果。

本发明的基于可信评估量表的心理测评方法，首先脑电数据区别于心电和表情，只要人进行思考就会引发脑电数据的变化，无法进行掩饰；由于基线问题通常不会引发被测人员的抵触，因此本申请先通过基线问题得到不同被测人员的基线数据，再将被测人员在答复实际测试问题的测试特征和基线特征对比，得到特征值，判断被测人员是否故意答错，充分考虑到被测人员的个体差异，并利用脑电数据识别被测人员的真实的结果，提高测评准确性。

在本发明的一些实施方式中，所述基线特征包括多个基线子特征，所述测试特征包括多个与基线子特征相对应的测试子特征，根据所述基线特征和测试特征计算特征值的步骤还包括：

分别计算相互对应的多组基线子特征和测试子特征的多个特征值。

在本发明的一些实施方式中，所述基线子特征包括但不限于被测人员在第一答复时长内脑电波的最大波峰值、最大正值与最小负值之差、正值区面积、均值和脉冲因子；所述测试子特征包括但不限于被测人员在第二答复时长内脑电波的最大波峰值、最大正值与最小负值之差、正值区面积、均值和脉冲因子。

所述特征值的计算包括计算相互对应的最大波峰值、最大正值与最小负值之差、正值区面积、均值和脉冲因子的多个特征值。

采用上述方案，设置多个基线子特征，便于从不同的维度判断被测人员是否进行故意答错，提高判断敏锐性。

在本发明的一些实施方式中，根据所述基线特征和测试特征计算特征值，根据如下公式：

feature＝(st_feature-speaker_value)/speaker_value；

feature表示特征值，st_feature表示基线特征中的任一个基线子特征，speaker_value表示测试特征中的任一个测试子特征。

采用上述方案，先通过二者作差体现差异，再计算与测试特征的比值，充分体现测试特征的波动性，使特征值更能体现波动的大小，当波动足够大时，则说明出现故意答错。

在本发明的一些实施方式中，若基线子特征代入第一答复时长内最大波峰值，则测试子特征代入第二答复时长内最大波峰值，得出的特征值为最大波峰值对应的特征值。

在本发明的一些实施方式中，所述特征值预设有特征阈值，根据特征值判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现故意答错的步骤包括：

判断所述特征值的绝对值是否大于所述特征阈值；

若是，则为故意答错；

若否，则没有故意答错。

如图3所示，在本发明的一些实施方式中，当所述基线子特征和测试子特征均有多个时，根据特征值判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现故意答错的步骤还包括：

将多组基线特征和测试特征对应的多个特征值分别与所述特征阈值进行比对，判断多个所述特征值中是否存在至少一个特征值大于特征阈值；

若是，则为故意答错；

若否，则没有故意答错。

在本发明的一些实施方式中，所述基线子特征的值可以如下表所示：

在本发明的一些实施方式中，所述测试子特征的值可以如下表所示：

根据公式：feature＝(st_feature-speaker_value)/speaker_value，判断所述特征值的绝对值是否大于所述特征阈值；

则对应最大波峰值的特征值的绝对值为0.8，对应最大正值与最小负值之差的特征值的绝对值为0.47，对应正值区面积的特征值的绝对值为0.66，对应均值的特征值的绝对值为0.24，对应脉冲因子的特征值的绝对值为0.84。

若对应最大波峰值的特征阈值为0.5，若对应最大正值与最小负值之差的特征阈值为0.6，若对应正值区面积的特征阈值为0.4cm²，若对应均值的特征阈值为0.5V，若对应脉冲因子的特征阈值为0.3V；

则其中最大波峰值、正值区面积和脉冲因子均大于对应的特征阈值，判定被测人员在答复该测试问题时故意答错。

采用上述方案，可以为不同的测试子特征设置不同的特征阈值，避免由于各个测试子特征的不同影响判断结果。

在本发明的一些实施方式中，当所述基线子特征和测试子特征均有多个时，对于多个特征值对应设置有不同大小的特征阈值。

在本发明的一些实施方式中，若所述评估量表中的测试问题均预设有两个选项，修改该测试问题所对应的问题答案的步骤为，修改原答案的选项为另一个选项。

若对于某一测试问题，包括A、B两个选项，被测人员在故意答错的情况向选择了A选项，则更改被测人员的答案为B。采用上述方案，若被测人员故意答错，且测试问题预设有两个选项，则另一个答案即为真实的答案，纠正被测人员的答案，提高答案与被测人员的匹配度。

如图3中随意作答所示，在本发明的一些实施方式中，所述生理数据还包括表情数据，基于所有测试问题的答案得到可信评估量表的步骤还包括：

将被测人员在答复每个所述测试问题时的表情数据输入预设的图像识别模型中，判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现预设表情；

若是，则判定被测人员在答复该测试问题时出现随意乱答，在所述可信评估量表中删除被测人员对该问题的答案；

若否，维持原有的可信评估量表不变。

所述预设表情包括嘴角放松、眼睑下垂、瞳孔变小的微表情图片。

采用上述方案，根据被测人员是否出现嘴角放松、眼睑下垂、瞳孔变小的微表情，判断被测人员有注意力不集中，当注意力不集中时被测人员出现无随意乱答的行为，随意乱答的答案无论正确与否都不一定是被测人员的真实反应，因此，删除初次评估量表对应的试题，提高答案与被测人员真实情况的匹配度，提高对被测人员心理测评的准确度。

在本发明的一些实施方式中，所述表情数据可以为通过摄像头等图像采集设备对被测人员在答复测试问题时的表情进行捕捉得到，所述图像识别模型可以为包括三维卷积神经网络(3D-CNN)和向量分类器(SVC)的模型。

所述三维卷积神经网络(3D-CNN)用于提取被测人员嘴角、眼部的微表情特征，向量分类器(SVC)用于根据嘴角、眼部的肌肉以及瞳孔的大小分辨被测人员在回答量表问题时是否出现注意力不集中。

在本发明的一些实施方式中，当被测人员在答复测试问题时出现预设表情，在所述可信评估量表中删除被测人员对该问题的答案的步骤之前还包括步骤：通过第二脑电数据判断被测人员在答复该测试问题时是否故意答错，若出现则按照故意答错处理测试问题的答案，修改原答案的选项为另一个选项，若未出现故意答错，则在所述可信评估量表中删除被测人员对该问题的答案。

采用上述方案，若被测人员在答复测试问题时出现预设表情，且通过第二脑电数据判断被测人员在答复该测试问题时故意答错，则说明被测人员的出现预设表情的原因是故意答错所引发的，更改原答案的选项为另一个选项，降低了通过图像识别错误删除问题的答案降低测试准确度的概率。

在本发明的一些实施方式中，所述基于可信评估量表得到心理测评结果的步骤还包括：

基于可信评估量表中每个测试问题的答案得到每个测试问题的得分，根据每个测试问题的得分得到心理测评的总得分，根据心理测评的总得分得到心理测评结果。

在本发明的一些实施方式中，所述可信评估量表包括每个测试问题，以及被测人员对每个测试问题的答案，所述评估量表均预设有评分规则，所述评分规则可以包括为预先对每个测试问题的每个选项标注得分，根据被测人员的答案将每个得分相加，得到总得分，所述评分规则还可以包括为不同的心理测评结果划分总得分区间，根据被测人员总得分所属的区间得到心理测评结果。

本发明实施例还提供一种基于可信评估量表的心理测评系统，该系统包括计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该系统实现如前所述方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现前述基于可信评估量表的心理测评方法的步骤。该计算机可读存储介质可以是有形存储介质，诸如随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、软盘、硬盘、可移动存储盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质。

本发明的基于可信评估量表的心理测评方法，首先脑电数据区别于心电和表情，只要人进行思考就会引发脑电数据的变化，无法进行掩饰；由于基线问题通常不会引发被测人员的抵触，因此本申请先通过基线问题得到不同被测人员的基线数据，再将被测人员在答复实际测试问题的测试特征和基线特征对比，得到特征值，判断被测人员是否故意答错，充分考虑到被测人员的个体差异，并利用脑电数据识别被测人员的真实的结果，提高测评准确性。

乱答可分为两种情况：随意乱答和刻意乱答。前者是被测人员在答题时精力不集中，随意选择量表的答案，但是这种情况容易通过微表情中检测；后者是在答题时产生虚假答案，故意答错，本申请通过大量的调研发现产生虚假答案时的脑部信号与产生真实答案是不相同的，因此利用脑电信号、脉冲因子等来提取大脑在记忆、思维、想象等心理活动时的特征。

本领域普通技术人员应该可以明白，结合本文中所公开的实施方式描述的各示例性的组成部分、系统和方法，能够以硬件、软件或者二者的结合来实现。具体究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

本发明中，针对一个实施方式描述和/或例示的特征，可以在一个或更多个其它实施方式中以相同方式或以类似方式使用，和/或与其他实施方式的特征相结合或代替其他实施方式的特征。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于可信评估量表的心理测评方法，其特征在于，所述方法的步骤包括：

根据被测人员的个人资料生成基线问题；

向被测人员发送所述基线问题，记录被测人员答复每个基线问题所消耗的第一答复时长，监测被测人员在答复每个基线问题所消耗的第一答复时长内的第一脑电数据，根据所述第一脑电数据生成基线特征；

基于预设的评估量表向被测人员发送评估量表中的测试问题，接收被测人员对每个测试问题的问题答案，记录被测人员答复每个测试问题所消耗的第二答复时长，监测被测人员在答复每个测试问题的第二答复时长内的生理数据，所述生理数据包括第二脑电数据，基于所述第二脑电数据得到测试特征；

根据所述基线特征和测试特征计算特征值，根据特征值判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现故意答错；

若故意答错，则修改该测试问题所对应的问题答案；

若没有故意答错，则维持该测试问题所对应的问题答案不变；

基于所有测试问题的答案得到可信评估量表，基于可信评估量表得到心理测评结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基线特征包括多个基线子特征，所述测试特征包括多个与基线子特征相对应的测试子特征，根据所述基线特征和测试特征计算特征值的步骤还包括：

分别计算相互对应的多组基线子特征和测试子特征的多个特征值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述基线特征和测试特征计算特征值，根据如下公式：

feature＝(st_feature-speaker_value)/speaker_value；

feature表示特征值，st_feature表示基线特征中的任一个基线子特征，speaker_value表示测试特征中的任一个测试子特征。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述特征值预设有特征阈值，根据特征值判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现故意答错的步骤包括：

判断所述特征值的绝对值是否大于所述特征阈值；

若是，则为故意答错；

若否，则没有故意答错。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述基线子特征和测试子特征均有多个时，根据特征值判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现故意答错的步骤还包括：

将多组基线特征和测试特征对应的多个特征值分别与所述特征阈值进行比对，判断多个所述特征值中是否存在至少一个特征值大于特征阈值；

若是，则为故意答错；

若否，则没有故意答错。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述评估量表中的测试问题均预设有两个选项，修改该测试问题所对应的问题答案的步骤为，修改原答案的选项为另一个选项。

7.根据权利要求1、5或6所述的方法，其特征在于，所述生理数据还包括表情数据，基于所有测试问题的答案得到可信评估量表的步骤还包括：

将被测人员在答复每个所述测试问题时的表情数据输入预设的图像识别模型中，判断被测人员在答复每个测试问题时是否出现预设表情；

若是，则判定被测人员在答复该测试问题时出现随意乱答，在所述可信评估量表中删除被测人员对该问题的答案；

若否，维持原有的可信评估量表不变。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于可信评估量表得到心理测评结果的步骤还包括：

基于可信评估量表中每个测试问题的答案得到每个测试问题的得分，根据每个测试问题的得分得到心理测评的总得分，根据心理测评的总得分得到心理测评结果。

9.一种基于可信评估量表的心理测评系统，其特征在于，该系统包括计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该系统实现如权利要求1-8任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现如权利要求1-8任一项所述方法的步骤。

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