[发明专利]基于遗传算法的被审讯单体情绪判断方法、装置和设备

说明书

本申请实施例公开了一种基于遗传算法的被审讯单体情绪判断方法、装置、设备及存储介质，属于信息处理技术领域，该方法包括:基于预设的审讯模型，获取单体的若干不同相关指数；基于预设的加权算法模型，对所述单体的若干不同相关指数进行加权算法处理，获取单体的情绪指数；基于预设审讯模型和遗传算法模型分别对预设的若干训练集，进行预训练处理，获取每个训练集对应的输出区间集；判断单体的情绪指数对应的输出区间集，基于所述输出区间集，判断单体的当前情绪。本申请有助于快速确定被审讯人员的当前情绪，提高审讯工作人员的审讯效率。

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种基于遗传算法的被审讯单体情绪判断方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

审讯侦查是刑侦中的一种手段，其目的是为了更加快速的确定犯罪嫌疑人是否为明确的犯罪目标，在以往的审讯过程中，有专门的院校开设审讯课程，其根本模式都为基于以往的案例，通过心理学、行为学等固定教学的方式来判断被审讯单体的当前情绪，通过当前情绪来使用相符的话题，达到获取审讯结果的目的。

目前的被审讯单体的情绪判断方法主要使用审讯人员的主观判断作为依据，但是，时常会因为这种主观因素产生错误的情绪判断，导致审讯问题的选择有偏差，大大的耗费了审讯的时间；而且在审讯过程中，被审讯单体的情绪会经常不定性的进行变化，导致了情绪判断的复杂。由此可知，现有技术在审讯中进行情绪判断时，具有判断结果不准确，导致审讯效率较低的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种基于遗传算法的被审讯单体情绪判断方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术在审讯中进行情绪判断时，具有判断结果不准确，导致审讯效率较低的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于遗传算法的被审讯单体情绪判断方法，采用了如下所述的技术方案：

一种基于遗传算法的被审讯单体情绪判断方法，包括：

基于预设的审讯模型，获取单体的若干不同相关指数；

基于预设的加权算法模型，对所述单体的若干不同相关指数进行加权算法处理，获取单体的情绪指数；

基于预设审讯模型和预处理模型分别对预设的若干训练集，进行预训练处理，获取预处理结果，并基于预设的遗传算法模型对预处理结果进行遗传算法处理，获取每个训练集对应的输出区间集，其中，所述预设的预处理模型，将所述不同情绪指数集分别作为不同的种群，获取所述种群中每个单体对应的情绪指数，基于预设的算法公式cv＝(sd÷mn)×100％，获取每个单体相对于整体训练集的平均情绪指数的变异系数，获取区间为[0,1]的变异系数组成种群的单元函数集，其中，cv为种群中单体相对于种群情绪指数的变异系数，sd为种群中单体相对于种群情绪指数的标准差，mn为种群中情绪指数的平均值；

判断单体的情绪指数对应的输出区间集，基于所述输出区间集，判断单体的当前情绪。

此外，在整个审讯过程中，所述预设的审讯模型、加权算法模型和遗传算法模型一直处于开启状态，并基于预设的时间间隔，定时获取被审讯单体的情绪指数，进行情绪判断，直到审讯结束，停止对被审讯单体进行情绪指数获取。

进一步的，所述基于遗传算法的被审讯单体情绪判断方法，所述预设的审讯模型包括：

心率感应子模型、血压感应子模型、脑电波分类子模型、瞳孔识别子模型、表情变化感应子模型、语音分析子模型、情感分析子模型。

进一步的，所述基于遗传算法的被审讯单体情绪判断方法，所述若干不同相关指数包括：

心率指数、血压指数、脑电指数、瞳孔指数、表情指数、语音指数、情感指数。

进一步的，所述基于遗传算法的被审讯单体情绪判断方法，所述若干不同相关指数还包括：