内容简介
《绘画心理分析的计算与应用研究》针对心理诊疗过程中进行的绘画投射测验，主要依赖于医生主观的、经验性的判断，缺乏客观标准问题，研究视知觉分析下被试者图式语言的认知结构和形态表现，建立图像力场模型，揭示其内在的整体性、选择性、简化性和恒常性规律，总结了绘画心理分析的计算原理和工程应用技术，阐述了情感和人格的数学建模过程，以及绘画图像数学特征提取方法，绘画投射测验质量评估方法。《绘画心理分析的计算与应用研究》内容包括绘画图像数据集、绘画形成的知觉基础、图像力场模型、绘画图像的分区处理与构成分解，以及面向语音环境的绘画投射测验情感分析，列举了绘画心理分析的计算方法在心理健康状态评估方面的应用实例和研究成果。《绘画心理分析的计算与应用研究》从不同的研究角度介绍了绘画图像特征提取方法、学习模型以及相关的应用计算方法，旨在帮助读者利用人工智能大数据和计算机视觉等先进技术，开发出基于视频深度学习的绘画投射测验装置。
精彩书摘
第1章 概论
在绘画投射测验中，被试者按照要求在纸上作画时，通常会有意识或无意识地把个人的认知、情感、需求、动机能力和人格等心理特征，在绘画图像上用意向或描绘的形式体现出来。我们可以通过分析被试者绘画图像的颜色直方图、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）、纹理和SIFT（Scale－InvariantFeature Transform，尺度不变特征变换）等特征来对被试者进行分类，也可以结合心理学和美学理论，利用视觉情感本体对被试者进行心理测试。然而，由于图像视觉语言与文字语言存在较大差异，计算机在图像情感识别方面的发展远远落后于自然语言理解领域，因此，利用计算机准确分析绘画投射测验并得出被试者心理信息，便成了程序员的一个难题，有必要立项进行深入研究和开发。
1.1 研究背景及意义
绘画投射测验作为一种心理诊断技术，旨在通过为被试者虚拟构造出某种情境，并为其提供笔和纸，引导被试者进行个人绘画，将其潜在的情感意识表达出来。测试分析人员则通过解读这些绘画来评估被试者的认知、需要和动机、情绪情感和意志、能力和人格等。绘画投射测验是测试分析人员认识探索被试者潜意识的重要手段，在人身危险性评估、婚姻匹配，疾病诊断和治疗以及心理咨询等领域得到了日益广泛的应用。
绘画投射测验通过特定题材的个人绘画来反映被试者的真实心理，可以将其分为两个过程。一是被试者将自身的人格和情感等心理以绘画形式表现出来，二是测试分析人员通过被试者的绘画结果分析其人格和情感的问题。由于缺乏科学理论的支撑，绘画投射测验往往依赖于测试分析人员主观的经验性的判断，并没有客观标准。对于同一幅被试者绘画的心理分析，不同的测试分析人员的解释往往会存在差异，这在一定程度上制约了绘画投射心理分析技术的发展。
随着绘画图式语言、视知觉分析绘画力场与潜意识分析以及情感计算等技术的发展，绘画投射测验的理论基础正逐渐变得清晰。通过将心理学、数字图像处理、计算机视觉、模式识别、艺术学和深度学习等多个领域的理论融合，我们有望共同克服绘画投射测验中的主观依赖问题，提高心理分析与评估过程的客观性和准确性。
绘画图式语言理论从个体绘画的线条色彩、空间和色块等特征以及这些特征的各种变化分析被试者的主观意愿。利用格式塔心理学与视知觉的“张力”理论和方法，结合计算机视觉技术，我们可以对被试者绘画的线条、张力和运动做具体计算，从而分析被试者的情绪与情感。情感计算的处理对象包括文本、音频图像和视频，其中针对文本和音频的情感计算比较成熟，针对图像和视频的情感计算是当前的研究热点。将被试者标注在其个体绘画上的文字、访谈时的音频与作画时的面部视频信息纳入绘画投射测验范畴，可以极大地丰富绘画投射测验的信息量，便于准确分析被试者的心理。因此，绘画投射测验可以看作情感计算领域一个新的重要应用方向。
通过整合文本、音频、绘画和视频等多种信息，将多媒体情感计算研究的最新成果应用于绘画投射测验中，可使其更好地与计算机技术相结合。在此基础上，开发基于深度学习的绘画投射测验装备，开展计算机辅助心理分析工作，有望通过科学计算，克服绘画投射测验的主观性问题，这一过程可以统称为绘画心理分析计算。显而易见，绘画心理分析计算的研究成果可以实现绘画情感语义分析，对认知心理学、行为科学的理论和技术发展具有一定的促进作用。绘画心理分析计算可以在情感诱发机理分析、互联网图像检索短视频分类推荐、社区重点人员人身危险性评估和社交媒体舆情分析等领域获得应用与推广。
1.2 绘画心理分析计算的问题描述
1.2.1 绘画心理分析
人类的心理是指人类对客观事物的主观反应。，通常包括人的认知过程、需要和动机、情绪情感和意志、能力和性格等。对于通过绘画投射测验反映出来的人类心理指标，不同的学者做了不同的研究。严虎和陈晋东认为，绘画投射测验可以反映出被试者心理上的需要、个性、情绪、动机、冲突和防御等内在状态。吉沅洪认为绘画投射测验能够反映出被试者的人格。闵宝权和大津秀女[35]则总结了绘画投射测验在医疗临床实践的应用经验，通过最简明的图示形式，系统地介绍了施测与解析方法。
在心理学上，人的认知过程情绪情感和意志都有其严格的概念，构成了人的心理过程。人格是指人类独特心理特征的总和，主要包括需要、动机、能力和性格等。在计算机科学领域，为了实现绘画心理计算，规定绘画投射测验反映出的人类心理指标包括情感和人格，采用深度学习方法进行情感计算，利用回归分析方法进行人格判断，然后根据情感和人格指标区分异常和正常的心理状态。
……
目录
第1章 概论 （1）
1．1 研究背景及意义 （1）
1．2 绘画心理分析计算的问题描述 （2）
1．2．1 绘画心理分析 （2）
1．2．2 问题描述 （7）
1．3 绘画心理分析计算的研究现状与分析 （9）
1．3．1 绘画图像数据集 （9）
1．3．2 问卷测验 （10）
1．3．3 绘画图像特征 （11）
1．3．4 绘画投射测验质量评估 （14）
第2章 绘画形成的知觉基础 （19）
2．1 绘画图式语言 （19）
2．1．1 视觉词典 （20）
2．1．2 BOV模型下对图像的表示 （23）
2．2 绘画中的“自我表现” （24）
2．2．1 视知觉分析 （25）
2．2．2 绘画过程 （38）
2．3 图像力场 （44）
2．3．1 “图、形、像”关系 （45）
2．3．2 图像力场计算 （48）
第3章 绘画图像的分区处理与构成分解 （63）
3．1 基于空间象征理论的图像分区处理 （63）
3．1．1 空间象征理论 （63）
3．1．2 图像分区计算 （66）
3．2 基于格式塔认知框架的图像分区处理 （70）
3．2．1 格式塔认知框架 （70）
3．2．2 图像相似性计算 （75）
3．3 基于方向认知的绘画图像构成分解 （81）
3．3．1 场依赖与场独立 （81）
3．3．2 基于图像方向计算的场依赖与场独立分类 （84）
3．4 基于颜色特征的绘画图像构成分解 （88）
3．4．1 色彩心理 （89）
3．4．2 基于颜色特征的图像情感计算 （94）
3．5 基于笔触识别的手绘图情感测量 （103）
3．5．1 笔触与心理特征 （103）
3．5．2 手绘图识别 （105）
第4章 面向语音环境的绘画投射测验情感分析 （107）
4．1 研究背景及意义 （107）
4．2 基于语音情感识别的绘画投射心理分析 （109）
4．2．1 语音与情感 （109）
4．2．2 语音情感识别仿真 （114）
4．3 基于自然语言处理的绘画投射心理分析 （120）
4．3．1 语音识别 （120）
4．3．2 基于情感词典的语音辅助绘画投射心理分析 （122）
4．3．3 基于机器学习的语音辅助绘画投射心理分析 （124）
4．3．4 基于文本、语音和绘画的多模态情感识别 （127）
第5章 基于计算技术的绘画投射测验应用 （136）
5．1 基于计算技术的绘画投射测验应用现状 （136）
5．2 绘画心理分析计算的应用设计 （139）
5．2．1 基于空间象征理论的大学生树木画情感分析 （139）
5．2．2 一种用于创伤科病人的绘画心理治疗设备 （145）
5．3 基于多模态情感识别的绘画投射心理分析应用 （149）
5．3．1 多模态绘画投射心理分析技术 （150）
5．3．2 多模态绘画投射心理分析应用软件设计 （154）
参考文献 （161）
索引 （169）
试读
第1章 概论
在绘画投射测验中，被试者按照要求在纸上作画时，通常会有意识或无意识地把个人的认知、情感、需求、动机能力和人格等心理特征，在绘画图像上用意向或描绘的形式体现出来。我们可以通过分析被试者绘画图像的颜色直方图、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）、纹理和SIFT（Scale－InvariantFeature Transform，尺度不变特征变换）等特征来对被试者进行分类，也可以结合心理学和美学理论，利用视觉情感本体对被试者进行心理测试。然而，由于图像视觉语言与文字语言存在较大差异，计算机在图像情感识别方面的发展远远落后于自然语言理解领域，因此，利用计算机准确分析绘画投射测验并得出被试者心理信息，便成了程序员的一个难题，有必要立项进行深入研究和开发。
1.1 研究背景及意义
绘画投射测验作为一种心理诊断技术，旨在通过为被试者虚拟构造出某种情境，并为其提供笔和纸，引导被试者进行个人绘画，将其潜在的情感意识表达出来。测试分析人员则通过解读这些绘画来评估被试者的认知、需要和动机、情绪情感和意志、能力和人格等。绘画投射测验是测试分析人员认识探索被试者潜意识的重要手段，在人身危险性评估、婚姻匹配，疾病诊断和治疗以及心理咨询等领域得到了日益广泛的应用。
绘画投射测验通过特定题材的个人绘画来反映被试者的真实心理，可以将其分为两个过程。一是被试者将自身的人格和情感等心理以绘画形式表现出来，二是测试分析人员通过被试者的绘画结果分析其人格和情感的问题。由于缺乏科学理论的支撑，绘画投射测验往往依赖于测试分析人员主观的经验性的判断，并没有客观标准。对于同一幅被试者绘画的心理分析，不同的测试分析人员的解释往往会存在差异，这在一定程度上制约了绘画投射心理分析技术的发展。
随着绘画图式语言、视知觉分析绘画力场与潜意识分析以及情感计算等技术的发展，绘画投射测验的理论基础正逐渐变得清晰。通过将心理学、数字图像处理、计算机视觉、模式识别、艺术学和深度学习等多个领域的理论融合，我们有望共同克服绘画投射测验中的主观依赖问题，提高心理分析与评估过程的客观性和准确性。
绘画图式语言理论从个体绘画的线条色彩、空间和色块等特征以及这些特征的各种变化分析被试者的主观意愿。利用格式塔心理学与视知觉的“张力”理论和方法，结合计算机视觉技术，我们可以对被试者绘画的线条、张力和运动做具体计算，从而分析被试者的情绪与情感。情感计算的处理对象包括文本、音频图像和视频，其中针对文本和音频的情感计算比较成熟，针对图像和视频的情感计算是当前的研究热点。将被试者标注在其个体绘画上的文字、访谈时的音频与作画时的面部视频信息纳入绘画投射测验范畴，可以极大地丰富绘画投射测验的信息量，便于准确分析被试者的心理。因此，绘画投射测验可以看作情感计算领域一个新的重要应用方向。
通过整合文本、音频、绘画和视频等多种信息，将多媒体情感计算研究的最新成果应用于绘画投射测验中，可使其更好地与计算机技术相结合。在此基础上，开发基于深度学习的绘画投射测验装备，开展计算机辅助心理分析工作，有望通过科学计算，克服绘画投射测验的主观性问题，这一过程可以统称为绘画心理分析计算。显而易见，绘画心理分析计算的研究成果可以实现绘画情感语义分析，对认知心理学、行为科学的理论和技术发展具有一定的促进作用。绘画心理分析计算可以在情感诱发机理分析、互联网图像检索短视频分类推荐、社区重点人员人身危险性评估和社交媒体舆情分析等领域获得应用与推广。
1.2 绘画心理分析计算的问题描述
1.2.1 绘画心理分析
人类的心理是指人类对客观事物的主观反应。，通常包括人的认知过程、需要和动机、情绪情感和意志、能力和性格等。对于通过绘画投射测验反映出来的人类心理指标，不同的学者做了不同的研究。严虎和陈晋东认为，绘画投射测验可以反映出被试者心理上的需要、个性、情绪、动机、冲突和防御等内在状态。吉沅洪认为绘画投射测验能够反映出被试者的人格。闵宝权和大津秀女[35]则总结了绘画投射测验在医疗临床实践的应用经验，通过最简明的图示形式，系统地介绍了施测与解析方法。
在心理学上，人的认知过程情绪情感和意志都有其严格的概念，构成了人的心理过程。人格是指人类独特心理特征的总和，主要包括需要、动机、能力和性格等。在计算机科学领域，为了实现绘画心理计算，规定绘画投射测验反映出的人类心理指标包括情感和人格，采用深度学习方法进行情感计算，利用回归分析方法进行人格判断，然后根据情感和人格指标区分异常和正常的心理状态。
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前言/序言
近年来，人工智能、计算机视觉和大数据技术的飞速发展及应用催生了智能化心理健康测评这一新兴领域。智能化心理健康测评能够辅助医生或者心理咨询师提升筛查效率，有效降低漏诊和误诊的风险，有助于我国基层医院和社会心理工作者普及基于智能化心理健康测评的社区重点人群筛查，对于加强社区管控和重点人群精准防控具有重大意义。智能化心理健康测评可以弥补和完善经典心理健康测评方法的不足，提高诊断效率，对于心理健康问题的普查及预警极为重要。目前，智能化心理健康测评尚处于初步发展阶段，研究者基于在线云计算服务、便携式心理健康装置等开展了探索研究，旨在实现更高的预测准确率。然而，测评结果的可解释性等指标尚不够理想，仍有待进一步优化和完善。
本书取材于笔者在人工智能计算机视觉、大数据技术和智能化心理健康测评领域的科技成果内容，依托国家自然科学基金面上项目“基于卫星资料的登陆热带气旋强度突变特征深度学习识别及定强”（42075140）、国家自然科学基金青年项目“面向宽幅高光谱遥感影像的高效压缩方法研究”（41701479）、台州市哲学社会科学规划立项课题“基于卷积神经网络的社区重点人员人身危险性心理痕迹的绘画图像分类研究”（19GHB15）等项目的研究成果撰写而成，引用了已承担的国家自然科学基金项目、台州市科技局科学研究项目、台州市社科联研究课题、临海市社科联研究课题以及企业委托项目的最新研究进展。项目成果转让企业后，已经研发出了基于视频深度学习的心理健康预警装置及系列软件，包括“便携式大学生视频心理健康预警仪”“心灵抚慰机器人”“社区重点人口心理服务与干预系统”“一站式心理咨询室综合平台”“在线自助式视频心灵抚慰与咨询系统”等系列产品。此外，项目研究成果还荣获了2021年黑龙江省百万职工“五小”创新竞赛三等奖。同年，基于项目研究成果编写的“基于鱼主题的绘画投射分析软件”获得了软件著作权。
本书适用于计算机科学技术、电子科学与技术两个自然科学一级学科和心理学、社会学两个社会科学一级学科研究者。本书介绍了计算机辅助开展绘画投射测验的原理、方法、技术以及工程案例，既阐明了智能化心理健康测评的基本原理，又介绍了如何将其应用于工程实践，有利于研究者掌握基础理论和智能化心理健康测评技术，便于快速开发各类新型基于视频深度学习的心理健康预警装置或者软件。
通过应用计算机视觉技术进行被试者绘画图像的获取和特征分析，采用格式塔视知听分析技术解释被试者形式语言特征利用深度学习方法表征和建模形式语言特征与心理状态之间的关系，智能化心理健康测评在很大程度上拓宽了传统心理健康测评手段（如量表法访谈法等）的测评形式和数据分析方法，使研究者能够基于更加仿真的任务情境了解被试者认识自己、悦纳自己和控制自己的状态，进而获取多模态的数据进行协同分析和建模实现更加高效、精准的测评。
本书主要研究视知觉分析下被试者图式语言的认知结构和形态表现建立图像力场模型，揭示其内在的整体性选择性、简化性和恒常性规律，总结了绘画心理分析的计算原理和工程应用技术，阐述了情感和人格的数学建模过程，以及绘画图像数学特征提取方法和绘画投射测验质量评估方法。主要内容包括绘画图像数据集、绘画形成的知觉基础、图像力场绘画图像的分区处理与构成分解以及面向语音环境的绘画投射测验情感分析，列举了绘画心理分析的计算方法在心理健康状态评估中的应用实例和研究成果。本书从不同的研究角度介绍了绘画图像特征提取方法、学习模型以及应用计算方法，旨在帮助读者利用人工智能、大数据和计算机视觉等手段开发出基于视频深度学习的绘画投射测验装置。
本书由台州学院电子与信息工程（大数据）学院何鹏、黑龙江省齐齐哈尔市公安局刘爽共同撰写。本书第1章（第2节，第3节）、第2章（第2～5节）、第4章，第5章（第2节）由何鹏完成，第1章（第1节）、第3章（第1节）、第5章（第1节、第3节）由刘爽完成。全书由何鹏统稿校对和修改。学生梁挺、穆红涛和林杰参与了部分树木画的采集工作。作者非常感谢国家自然科学基金委、台州市科技局、台州市社科联、临海市社科联和台州学院的资助。谨向长期以来关心和支持我们工作的众多同仁致以衷心的感谢！
由于作者水平所限，书中难免存在疏漏和不足之处，恳请广大读者批评和指正。
何鹏
2024年1月于台州
