一种社会压力检测方法、装置、计算机设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种社会压力检测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取被试者在的多模态生理信号，并进行标定处理，然后将标定的多模态生理信号作为样本数据保存至多模态生理信号压力数据库；将深度神经网络和生成对抗网络进行融合，构建社会压力检测模型；将随机的高斯噪声输入至生成器，并得到生成数据，然后加入至多模态生理信号压力数据库中，并将生成数据标定为y＝K+1类；根据y＝K+1类生成数据将分类器的输出维度增加至K+1，以及将判别器的目标设置为K+1类；利用样本数据和生成数据对社会压力检测模型进行训练学习；通过训练后的社会压力检测模型对指定的多模态生理信号进行检测，得到对应的压力概率值。本发明可提高人体的社会压力检测精度。