具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请实施例提供了一种心理体检方法和主客观相结合的受检者伪装性测试方法，用于解决了现有心理体检对受检者测评时的状态难于判断，得到受检者心理测评结果不准确的技术问题。

实施例一：

图1为本发明实施例所述的主客观相结合的受检者伪装性测试方法的步骤流程图。

如图1所示，本发明实施例提供了一种主客观相结合的受检者伪装性测试方法，应用于心理体检上，包括以下步骤：

S1.受检者回答心理测评量表中的题目，得到受检者自评的主观心理状态结果；

S2.对受检者采用皮肤电阻测定、眼动指标测定和脑电波信号测定，得到测定数据并对所述测定数据进行分析，得到受检者的客观心理状态结果；

S3.若受检者的主观心理状态结果与客观心理状态结果呈正相关关系，则该受检者的伪装性低；若受检者的主观心理状态结果与客观心理状态结果不呈正相关关系，则该受检者的伪装性高。

在本发明实施例的步骤S1中，主要是受检者根据自身的情况回答疲劳量表、舒尔特方格和情绪-社交孤独问卷等心理测评量表中题目的问题，根据受检者在心理测评量表的回答进行计算得到受检者自评的主观心理状态结果。

需要说明的是，对于心理测评量表的计算可以由现有欧美心理学家编制并提供计分方式进行计算。在本实施例中，通过FS-14疲劳量表中的14个“是否”选择型条目，最高得分14分，分值越高，疲劳程度越严重，测定受检者疲劳状态。通过舒尔特方格测试受检者的专注度，如在一张方形卡片上画上1cm*1cm的25个方格，格子内任意填写上阿拉伯数字1～25等共25个数字；训练时，要求受检者用手指按1～25的顺序依次指出其位置，同时诵读出声，测定的工作人员一旁记录所用时间，受检者数完25个数字所用时间越短，专注度水平越高。通过情绪-社交孤独问卷中的共15个情绪测试条目，最高得分24，分值越高情绪失落程度越严重。

在本发明实施例的步骤S2中，主要是对受检者通过皮肤电阻测定、眼动指标测定和脑电波信号测定等方法测定，得到受检者的客观心理状态结果。

需要说明的是，心理状态主要包含有受检者的疲劳状态、专注度、紧张度、情绪等。

在本发明实施例的步骤S3中，主要是分析受检者的主观心理状态结果与客观心理状态结果的关系，判断受检者在进行心理测试时是否存在伪装，影响受检者心理测评结果。

需要说明的是，将受检者通过心理测评量表测试得到受检者自评的主观心理状态结果。主观心理状态结果与客观心理状态结果进行比较，若主观心理状态结果与客观心理状态结果呈正相关关系，则认为受检者主观感受较为真实，伪装性较低，可继续进行心理体检。如主观心理状态结果与客观心理状态结果呈负相关或无明显线性关系，则受检者的伪装性高，并提醒受检者重新调整状态，以便再次伪装性测试，重复进行伪装性判断，直至确定伪装性较低，方可继续进行心理体检。若始终无法确认伪装性较低，则告知受检者，并终止该受检者的心理体检。在本实施例中，因主观心理状态结果与客观心理状态结果均为连续性变量，可以采用Pearson相关系或Spearman和Kendall相关系数进行相关分析得到主观心理状态结果与客观心理状态结果相关性关系。例如：FS-14疲劳量表得分越高，则说明疲劳程度越高，同时脑电信号样本熵值越低，如北京工业大学公开的硕士论文《基于生理信号的疲劳驾驶判别研究方法》。经相关性分析主观心理状态结果与客观心理状态结果变化呈正相关关系，如情绪-社交孤独问卷得分越高，情绪失落程度越严重，同时受检者检测的皮肤电阻测定值越高，情绪失落程度越高。经相关性分析主观心理状态结果与客观心理状态结果变化呈正相关关系，如舒尔特方格测试用时越短，专注度越高，同时眼动指标测定出的注视比重，注视时间占全部测试时间的比例越高，专注度越高。眼动指标测确定受检者的专注度可以根据2015年第03期大连海事大学学报公开的《基于眼动分析的不同光环境下岸桥司机的专注度》实现。正相关是指自变量增长，因变量也跟着增长。两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量亦由大到小或由小到大变化。

本发明提供的一种主客观相结合的受检者伪装性测试方法通过心理测评量表得到受检者自评的主观心理状态结果，还通过皮肤电阻测定、眼动指标测定和脑电波信号测定等方法对受检者进行测定，对测定的数据进行分析得到受检者的客观心理状态结果，对受检者的客观心理状态结果与主观心理状态结果进行相关分析，判断是否存在正相关关系，从而确定受检者是否存在伪装，依据该主客观相结合的受检者伪装性测试方法对需要进行心理测试的受检者进行伪装性测试，只有受检者通过该伪装性测试才进行心理体检测试，得到受检者的心理测评结果更为准确，解决了现有心理体检对受检者测评时的状态难于判断，得到受检者心理测评结果不准确的技术问题。

在本发明的一个实施例中，该主客观相结合的受检者伪装性测试方法还包括：采用皮肤电反应和眼动指标测定对受检者进行测定，得到受检者专注度和疲劳状态的客观心理状态结果。

需要说明的是，皮肤电阻测定主要是皮肤电阻或电导随受检者的皮肤汗腺机能变化而改变，叫做皮电反应，也叫皮肤电反应。人体由于交感神经兴奋，导致汗腺活动加强，分泌汗液较多，由于汗内盐成分较多使皮肤导电能力增高，形成大的皮肤电反应。皮肤电反应可作为交感神经系统功能的直接指标，也可作为脑唤醒、警觉水平的间接指标。眼动指标测定主要是利用视线追踪的技术，监测受检者在看特定目标时眼睛的注视热点、频率及注视轨迹等。通过皮肤电反应和眼动指标测定得到受检者的测定数据，可以反映受检者的专注度和疲劳状态等客观心理状态结果。

在本发明的一个实施例中，该主客观相结合的受检者伪装性测试方法还包括：对受检者进行脑电波信号测定，得到受检者的脑电波数据，对脑电波数据进行分析得到受检者紧张度、专注度和疲劳状态的客观心理状态结果。

需要说明的是，脑电波信号测定主要是通过脑电图检测，脑电图检测是神经系统机能检查方法之一，由于人的大脑神经细胞的活动能产生持续的节律性电位变动(脑电波)，通过在头皮安放电极，经导线连接到脑电图机进行放大，可以把脑细胞活动产生的电位差所形成的波形描记下来，而成为脑电图。脑电图的波形很不规则，根据其频率、振幅和生理特征分为4种基本波形。第一种波形为：α波频率每秒8～13Hz，振幅20～100μV，说明测试的受检者处于正常安静、清醒状态，即是清醒闭目时出现，睁开眼睛或接受其他刺激时立即消失而呈现快波,称为α波阻断。第二种波形为：β波频率每秒14～30Hz，振幅5～20μV。说明受检者处于睁眼视物、突然听到音响或思考问题时可出现β波，一般认为β波是大脑皮层兴奋的表现。第三种波形为：θ波频率每秒4～7Hz，振幅100～150μV。即是受检者处于困倦、缺氧或深度麻醉状态会出现θ波。第四种波形为：δ波频率每秒0.5～3Hz，振幅20～200μV。说明受检者处于成人睡眠时可出现δ波，受检者处于清醒状态无此波出现，受检者处于深度麻醉和缺氧状态也会出现δ波。

实施例二：

图2为本发明实施例所述主客观相结合的受检者伪装性测试装置的框架图。

如图2所示，本发明实施例还提供一种主客观相结合的受检者伪装性测试装置，应用于心理体检上，包括主观测试模块10、客观测试模块20和判断模块30；

主观测试模块10，用于受检者回答心理测评量表中的题目，得到受检者自评的主观心理状态结果；

客观测试模块20，用于对受检者采用皮肤电阻测定、眼动指标测定和脑电波信号测定，得到测定数据并对所述测定数据进行分析，得到受检者的客观心理状态结果；

判断模块30，用于根据受检者的主观心理状态结果与客观心理状态结果呈正相关关系，则该受检者的伪装性低；若受检者的主观心理状态结果与客观心理状态结果不呈正相关关系，则该受检者的伪装性高。

需要说明的是，实施例二装置中的模块对应于实施例一方法中的步骤，实施例一方法中的步骤已在实施例一中详细阐述了，在此实施例二中不再对装置中的模块内容进行详细阐述。

实施例三：

图3为本发明实施例所述心理体检方法的步骤流程图。

如图3所示，本发明实施例还提供一种心理体检方法，包括以下步骤：

S01.按照上述的主客观相结合的受检者伪装性测试方法对受检者进行伪装性测试，若受检者的伪装性低，执行步骤S02；

S02.获取受检者的面部图像，对所述面部图像采用人工智能算法分析得到受检者面部的情感状态；

S03.根据受检者面部的情感状态、主观心理状态结果和客观心理状态结果分析得到受检者心理体检的生理参数，若生理参数符合心理测评状态标准，得到受检者的心理体检测试结果；

其中，心理测评状态标准包括：受检者的情绪平静，不处于极度高兴或悲伤状态；受检者的紧张度适中，不处于极度紧张或极度放松状态；受检者不处于过度疲劳状态；受检者的专注度良好，不处于无法专注状态。

在本发明实施例中，在步骤S03中，若生理参数不符合心理测评状态标准，对受检者采用呼吸放松法、肌肉放松法进行放松训练，再次执行步骤S01至步骤S03。

在本发明实施例中，该心理体检方法还包括：采用样条插值系数、HOG特征、高斯核支持向量机和多层感知机学习算法对所述面部图像进行分析，得到受检者面部的情感状态。

需要说明的是，在步骤S01中，当受检者通过伪装性测试后，通过摄像头获取受检者面部图像，摄像头获取受检者面部图像过程中采用数据标定等手段实时监测受检者的面部位置，及时采集受检者的眉、眼、鼻、嘴和面部轮廓的微型数据变化，数据在通过人工智能算法中的机器学习训练出实时更新的算法模型，进而判断受检者的情绪状态。在本实施例中，人工智能算法主要是采用样条插值系数来表达面部器官的几何特征，并和HOG特征共同组成面部表情特征向量，然后利用高斯核支持向量机和多层感知机学习算法，得到基于面部表情的情绪分类器，从而得到受检者面部的情感状态。通过人工智能算法识别受检者面部的情感状态具体内容如北方工业大学硕士论文公开的《基于语音和面部表情融合的情绪识别算法研究及其实现》实现实时分析获取受检者面部情感状态。该心理体检测试结合伪装性测试中的紧张度、疲劳状态、专注度等大脑状态指标，得到受检者心理体检的生理参数，对受检者心理体检的生理参数进行综合判断，如受检者心理体检的生理参数中的各指标综合结果符合心理测评状态标准，完成受检者的此心理测评并对受检者心理体检的生理参数根据各指标综合结果分析得到受检者的心理体检测试结果。

在本发明实施例中，在步骤S03中，若生理参数不符合心理测评状态标准，对受检者采用呼吸放松法、肌肉放松法进行放松训练，再次执行步骤S01至步骤S03。

需要说明的是，呼吸放松法是指一种通过呼吸调节能缓解紧张情绪的方法，具体为呼气要自然而然地，漫漫地把肺底的空气呼出来，此时，肩膀、胸，直至隔肌等都感到轻松舒适。在呼吸时还要想象着将紧张徐徐地被驱除了出来，注意放松的节拍和速度。而肌肉放松法是指使有机体从紧张状态松弛下来的一种练习过程；放松有两层意思，一是说肌肉松弛，二是说消除紧张，放松训练的直接目的是使肌肉放松，最终目的是使整个机体活动水平降低，达到心理上的松弛，从而使机体保持内环境平衡与稳定。

该心理体检方法对需要进行心理测试的受检者进行伪装性测试，只有受检者通过该伪装性测试才进行心理体检测试，得到受检者的心理测评结果更为准确，解决了现有心理体检对受检者测评时的状态难于判断，得到受检者心理测评结果不准确的技术问题。

实施例四：

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的心理体检方法。

实施例五：

本发明实施例提供了一种终端设备，包括处理器以及存储器；

存储器，用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；

处理器，用于根据程序代码中的指令执行上述的心理体检方法。

需要说明的是，处理器用于根据所程序代码中的指令执行上述的一种心理体检方法实施例中的步骤。或者，处理器执行计算机程序时实现上述各系统/装置实施例中各模块/单元的功能。

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。

终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器可以是终端设备的内部存储单元，例如终端设备的硬盘或内存。存储器也可以是终端设备的外部存储设备，例如终端设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器还可以既包括终端设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。