在监狱反侦查、非协作的对抗环境下，服刑人员具有行为线索隐匿性强，防 范心理严重等特点。目前，对于服刑人员改造的研究大多数是传统问卷调查和访 谈等常态方式或者脑电波、心率等生理信号为依据进行分析研究。但是传统问卷 调查和访谈等方式准确率低、主观性强，很难挖掘服刑人员潜在行为意图和客观 心理活动。其次，使用生理信号如脑电波等进行分析研究时由于采集设备的存在，服刑人员会产生高度警惕，存在戒备心理，得到的数据并不是最真实有效的。然而，面部表情及行为作为一种客观性的、非接触式的信息，对服刑人员情绪识别及改造情况评估具有很好的利用价值。

       核心技术：

       焦虑、抑郁、愤怒这类负面情绪已经成为引发心理问题，危及心理健康的重要原因，由于服刑人员的特殊性，他们的心理健康与否将直接影响其改造状况，并且三类负面情绪面部表情极为相似难以区分。因此提出基于积分投影和双交叉模式的焦虑、抑郁、愤怒表情识别方法，并且引入基于边界Fisher分析的判别，通过获取面部重要表情区域的纹理信息，将保留面部表情形状属性的整体投影与跨空间和时间域的双交叉模式的纹理属性结合在一起，实现焦虑、抑郁、愤怒表情识别。

       对服刑人员与干警谈话时的注意力作为评估服刑人员是否主动改造的重要依据展开研究，融合人脸检测、头部偏转检测、眼睛闭合检测以及视线偏离检测四种面部行为检测分析服刑人员面部图像，判别其注意力集中与否，并以此为依据，辨识服刑人员是否是主动改造的。

       市场前景：

       可用于服刑人员改造质量的评估。

       拟合作方式：技术转让 技术开发技术咨询技术服务