基于LSTM模型的学生心理健康预测算法研究

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摘要：本文描述了一种基于LSTM模型的算法，通过面部识别和情绪识别技术，实时追踪大学生的情绪变化，以达到评估学生心理健康的目的。通过本文的设计与实现，为大学生心理健康预测与管理提供了新的工具和方法，实现学生心理健康问题的早发现、早疏导。

关键词：心理健康；面部情绪识别；LSTM模型

引言：

随着现代社会的压力增加，心理问题频发。近几年，在学生群体中愈发突出和明显，本论文创造性地使用了面部情感识别技术来评估和监测大学生的心理状态。在方案设计过程中，利用计算机视觉分析学生表情，以发现愤怒、压抑或焦虑等情况。进而，与肢体动作相结合，以进行情绪预判。与传统评估方法相比，本文所提出的方法摒弃了传统的问卷调查、个人访谈，规避了文化和语言的影响，显著降低了相关人员的工作量，为后续大学生心理健康问题的预防和干预提供新方案。

一、技术方案选择

本文将机器学习和深度学习相融合，通过OpenCV检测人脸模型，通过LSTM模型，实现情绪识别和分析，在采集大量数据的基础上，不断对LSTM模型参数和系统算法进行优化，以提升系统的准确性和稳定性。

在人脸识别方面，使用OpenCV的CascadeClassifier模型对摄像头实时采集的图像进行人脸检测。该模型基于Haar级联分类器，通过对图像中感兴趣的区域进行快速分类来实现人脸检测，进而可以通过调整模型的阈值来提升人脸检测的精度。

在情感分析方面，通过Keras框架，构建LSTM深度学习模型，在人脸检测的基础上，实现人脸情绪的分析和预判。该模型采用卷积神经网络（CNN）和全连接神经网络（Dense）结构，通过大量的数据训练得到情绪分类器。通过改变模型的架构和参数，可以提高模型的准确性和泛化能力。

二、设计方案

如图1所述，本文的设计流程主要由数据采集、面部识别、面部表情识别、情绪分析、心理健康预警模型和心理健康评价等六个步骤。

2.1 数据集构建

通过对在校生信息采集，获取到了大量的大学生面部图像数据和情绪标签数据，其中还对不同情绪状态下的面部表情进行抓拍。进一步，在学校心理健康老师的指导下，对采集的信息进行标注，划分心理健康类型，从而构建出来了学生情感数据集，为后续模型开展提供数据支撑。

2.2 面部识别

将采集到的图像信息进行预处理后，传送到OpenCV人脸检测模型中进行人脸区域检测。在人脸识别算法中，首先读取对应的数据集照片，后将彩色图像转换成灰度图，以加快识别速度。在灰度图基础上，进行人脸特征检测与提取，获取对应的人脸位置信息，进而，将提取出的体征送入到分类器中进行判断，和对应的目标标签进行匹配，从而实现面部识别和判断。

2.3 表情识别和情绪分析

将采集到的面部图像输入LSTM模型中进行训练，不断调整、优化网络结构，实现最大精度地分析和预判行为情绪。进而，基于情感计算与分析技术，将面部表情标签与情感词典进行匹配，得出大学生在不同情绪状态下的情绪得分，从而实现学生情绪的判断。

2.4 心理健康预警模型设计

基于前面得到的心理健康度评价结果，结合大量的历史数据和康复经验，设计学生心理健康预警模型，实现早干预早预防。在模型设计中，统筹考虑不同类型的特征和影响因素，如心理健康度评价结果、性别、年龄、家庭背景、社会支持等，将这些信息输入到深度神经网络，对各个影响因素进行综合考量，并在专家的指导下，优化模型参数和性能，提升模型预测的准确性和可靠性。

2.5 心理健康度评价

在专家的指导下，将系统所计算出的学生的情绪得分与心理测评中常用的自评量表、问卷调研、认知评估等相映射，建立起不同测量手段的映射关系。进一步，在此数据基础上，对常见的心理问题，如焦虑、抑郁、心理失衡、情绪不稳定等症状进行关联，得出其心理健康度评价结果，实现学生心理问题的预判与评价。

三、结束语

该算法的优势在于采用了深度学习技术和情感识别技术，具有准确、简便、快速的特点。与传统的心理健康评估方法相比，该算法减少了人工的工作量，避免了主观性和文化背景差异的影响，并且适用于不同文化背景的大学生群体。在保证数据安全和隐私保护的前提下，提供了有效的参考，具有广泛的应用前景和社会意义。

本文提出的新模型、新思路、新方法，旨在为大学生心理健康管理提供新的解决防范。所提出的方法具备快速、准确地评估大学生心理健康状态的能力，可以帮助学校早期发现问题，及时预警。在未来的实践中，该系统将得到不断反馈和优化，以提高其准确性和可靠性，进一步加强大学生心理健康管理的科学性和实用性。

本文所提出的方法在实施过程中也发现了一些难题，如，该算法由于创新性的采用了面部识别、情感识别和LSTM模型技术，所以需要收集大量的数据进行训练，因此面临着数据的稀缺。其次，面部情感识别技术在复杂环境下的鲁棒性需要进一步提高，以避免外界干扰对心理评估结果的影响。最后，该算法仅能针对大学生群体进行心理健康预警，对于其他年龄段和人群的适用性有待后续研究。

基于此，在后续研究过程中，将会对该算法进一步完善和优化，并且在保证数据隐私和安全的前提下，积极推广和促进落地应用，为大学生心理健康管理提供更加科学、便捷、有效的参考。同时，将该算法不断拓展应用范围，扩大适用人群，为促进全社会心理健康事业的发展贡献力量。

参考文献：

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基金项目：

石家庄邮电职业技术学院大学生理论研究项目资助，项目名称：基于LSTM模型的大学生面部情绪推测心理健康状态的算法研究；项目编号：DXS202301；河北省高等学校科学技术研究项目资助，项目编号QN2023031

作者简介：

林海涛，男，石家庄邮电职业技术学院计算机系学生，软件技术（前端开发与测试方向）。

通信作者：王彦明，男，石家庄邮电职业技术学院计算机系教师，研究方向：人工智能及其应用。