合肥工业大学杨学志获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种心理压力识别方法、装置、计算机设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117218698B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310955574.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种心理压力识别方法、装置、计算机设备及存储介质是由杨学志;杜雨;陈亚伟;任崇;龚政;陈钦;王烨;饶鑫龙设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种心理压力识别方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种心理压力识别方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。针对现有技术中存在的仅从单一指标中提取心理压力信息无法有效实现稳定的心理压力评估的问题，本发明提供了一种心理压力识别方法、装置、计算机设备及存储介质，通过提取脉率变异性信号特征，将脉率变异性信号特征和表情特征融合得到融合特征，使用序列前向‑后向特征选择算法协同选择出最优融合特征子集，通过最优融合特征子集构建心理压力识别模型，利用心理压力识别模型对心理压力进行分类，从而可以充分获取心理压力信息，有效提高心理压力识别模型的分类性能。
本发明授权一种心理压力识别方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种心理压力识别方法，包括以下步骤： 获取视频，通过视频信息识别人员，从人员面部获取脉率变异性信号和表情特征； 提取脉率变异性信号特征，将脉率变异性信号特征和表情特征融合得到融合特征； 使用序列前向-后向特征选择算法协同选择出最优融合特征子集，通过最优融合特征子集构建心理压力识别模型；使用序列前向-后向特征选择算法协同选择最优融合特征子集，包括：通过序列前向特征选择算法从空融合特征子集开始，每次选择一个使评价函数取值达到最优的融合特征加入融合特征子集；通过序列后向特征选择算法从融合特征全集开始，每次剔除一个融合特征，剔除该融合特征后融合特征子集使评价函数取值达到最优；将通过序列前向特征选择算法得到的融合特征子集和通过序列后向特征选择算法得到的融合特征子集进行融合，得到最优融合特征子集； 利用心理压力识别模型对心理压力进行分类。
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