Алгоритм комплексного дистанционного бесконтактного мультиканального анализа психоэмоционального и физиологического состояния объекта по аудио- и видеоконтенту

1. Способ комплексного дистанционного бесконтактного мультиканального анализа психоэмоционального и физиологического состояния субъекта по аудио-видео данным с использованием комбинаций источников информации, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание мимического и голосового каналов.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание мимического, окулографического и окуломоторного каналов.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание мимического, проксемического и кинесического каналов.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание мимического канала и канала сигналов вегетативной нервной системы.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание мимического и семантического каналов.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание голосового, окулографического и окуломоторного каналов.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание голосового, проксемического и кинесического каналов.
9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание голосового канала и канала сигналов вегетативной нервной системы.
10. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание голосового и семантического каналов.
11. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание окулографического и окуломоторного канала и проксемического и кинесического канала.
12. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание окулографического и окуломоторного канала и канала сигналов вегетативной нервной системы.
13. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание окулографического и окуломоторного канала и семантического канала.
14. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание проксемического и кинесического канала и канала сигналов вегетативной нервной системы.
15. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание проксемического и кинесического канала и семантического канала.
16. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в качестве каналов исходных данных используют сочетание семантического канала и канала сигналов вегетативной нервной системы.
17. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, и включает этапы поиска признаков, очистки признаков, поиска паттернов, классификации паттернов, выбора метода интерпретации и выдачи результата.
18. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором по результатам анализа входящих данных с соответствующих каналов рассчитывается один или несколько интегрированных оценочных показателей состояния живого субъекта, которые затем накладываются на матрицу паттернов с целью определения логической области, характеризующей состояние живого субъекта.
19. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором наблюдение и выдача результатов осуществляются в режиме реального времени (мониторинга).
20. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в состав программно-аппаратного комплекса включается программно-аппаратный модуль машинного видения.
21. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для его применения используют матрицу классов состояний субъектов, состояние которой оценивается с применением обучаемых компьютерных алгоритмов, а интерпретация результатов осуществляется с применением математически-статистических методов, которые оперируют предварительно составленным банком данных, содержащим сведения о паттернах состояния и их оценки, при котором в состав программно-аппаратного комплекса включается программно-аппаратный модуль сематического распознавания речи.