目前，心理情緒問題成為一種常見的困擾我們人類心理情感體驗的情感障礙。尤其是在我國經濟發展速度快，人們生活節奏快的時代，上班一族忙於日常的工作業務，在個人婚姻問題、小孩撫養與教育問題、老人贍養、職業職場、人際往來、社會責任等方面，不同的環境都會產生不同的社會問題，從而導致不同的心理障礙。由於當前人們生活普遍壓力大，這就導致了不同年齡階段的人群都有不同的實際問題，誘發了各種心理類疾病的滋生。

現有的心理檢測技術主要有專業心理量表及PLC智能控制腦電或者心電數據分析方式，存在的表現不足主要體現在以下兩個方面：

1. 不同心理情緒障礙評定量表確定對應的心理健康水平，心理量表採樣統計分析存在被試者在答題選擇時受個人的主觀意願影響，不積極配合調查，數據不夠客觀，同時數據評分標準為整數制邏輯規則，最終評價分析存在標準方差不可控。

2.智能控制終端通過PLC獲取心理測試儀的心理測試參數，需要接觸式採集數據，用戶體驗感不佳，同時也需要相應的專業工作人員採樣操作；

檢信智能根據現有技術表現的不足利用人工智能、社會認知心理科學和大數據等技術的綜合性應用，提出了非創傷、無接觸式檢信ALLEMOTION解決方案。

檢信ALLEMOTION多維度心理情緒測評系統根據情緒情感算法及建模識別，建立語音情緒識別、人臉面幀情緒識別、眼動情緒特徵模型，再根據語音、人臉靜動態情緒特徵和眼動情緒特徵性質的不同，採用 SimpleMKL 核函數進行特徵融合，給所提取的不同模態特徵分別賦予多個不同的核函數，在學習過程中求得各個核函數前的權重係數，能夠有效提高支持向量機分類識別的能力。因此，基於 SimpleMKL的特徵融合是針對特徵種類，根據特徵種類不同進行分類映射，雙模態情感特徵可以分為表情特徵、語音特徵以及表情和語音特徵串聯而得的串行特徵等部分，對每部分特徵種類採用不同的核函數進行映射，再通過學習求得每特徵種類對應不同的各個核函數前的權重係數，這種方法在保留了整體信息完整性情況下，考慮到了不同模態特徵，不同特徵種類間的差異性，增強了特徵層融合的性能。

完成第一版心理情緒-心理障礙評價模型建設，包括常見的抑鬱、焦慮、強迫症、雙向情感障礙等九種心理疾病評價模型。同時，檢信智能根據團隊心理專家評價建模特徵為基礎，在現有情緒識別的基礎上，結合基本情感-複雜情感-心理障礙三級建模技術，以及多維可信度推理模型，通過人工智能、機器學習等技術創新的應用，建設一個檢信ALLEMOTION心理專家知識決策系統，主要包括不同心理疾病的發病原因、症狀特徵、治療方案等綜合性決策方案，在原來機器智能篩查的基礎上，進一步解決機器智能輔助診斷的目的。這樣檢信ALLEMOTION不僅解決了目前社會群體性心理篩查難的問題，也解決了社會職業醫生短缺的問題，真正實現心理篩查、心理預警及心理輔助診斷一站式解決方案，解決了現有根據心理量表檢測時間長、數據不夠客觀、無法實現高頻動態數據檢測的難題。

檢信智能---

責任有加

關愛有加

信念有加