本文是一篇计算机专业论文，本文提出的改进的情绪检测模型在情绪检测任务中取得了优于现有YOLOv10模型的检测精度与泛化能力，并在极性分类任务中显著减少了误分类现象。
第一章绪论
1.1 研究背景及意义
在当今数字化与智能化的时代背景下，情绪检测在人机交互、心理健康分析等多个领域都有着至关重要的意义[1]，情绪是人类行为决策的重要驱动力，精准的情绪识别能够帮助机器更好地理解人类意图，从而提升人机交互的自然性和效率。例如，在智能教育中，通过实时检测学生的情绪状态，系统可以动态调整教学内容与节奏，以提高学习效果；在远程医疗场景中，情绪识别技术能够辅助医生评估患者的心理健康状况，为诊断和治疗提供重要参考。此外，情绪识别还广泛应用于自动驾驶、客户服务、公共安全等领域，通过感知驾驶员、用户或行人的心理状态，提前预警潜在风险，从而提高系统的整体安全性。随着应用场景的复杂化与多样化，现有技术在实际落地中面临多维度挑战，制约了其可靠性、鲁棒性与安全性，目前情绪检测算法尽管在某些特定场景下表现优异，但在识别精度和效率上仍存在较大的提升空间[2]，这意味着它们在实际应用中可能无法满足高精度、高效率的检测需求[3]，尤其在负类情绪识别方面准确率较低的问题尤为突出。这一局限性限制了情绪检测技术在实际应用中的广泛推广与使用。
情绪识别技术的核心目标之一是提升人因安全性。无论是工业生产、交通运输还是公共服务人类在高压环境下往往容易出现情绪波动，而这种波动可能直接导致操作失误或事故风险增加。通过引入高精度的情绪识别技术，系统可以及时捕捉异常情绪信号，并采取相应的干预措施，从而降低人为失误的可能性。随着情绪识别技术逐渐渗透到隐私敏感领域，如何保障数据安全与个人隐私成为亟待解决的问题。传统的集中式数据处理式容易导致敏感信息泄露，而零信任技术的引入则为这一难题提供了新的解决方案。零信任架构[4]的核心理念是“永不信任，始终验证”，它通过分布式计算、加密通信和动态权限管理等手段，确保情绪数据在整个生命周期内都处于受控状态。这种基于零信任架构的情绪识别技术，不仅能够精准识别情绪状态以提升服务效率，还能通过多层次的安全机制守护用户的隐私权益，为人机协作模式注入了更多信任因子。
1.2 国内外研究现状
本文提出了一种基于自适应损失的情绪检测模型优化及可信应用研究，涉及深度学习模型，基于目标检测技术以及情绪检测技术的改进和优化。因此，本节中将从深度学习，目标检测以及情绪检测这几个方面对国内外相关研究现状进行回顾和分析。
1.2.1 深度学习
深度学习是人工智能领域的核心技术之一，它是机器学习的一个子集，通过模拟人类大脑的神经网络结构，实现对复杂数据的多层次特征提取和模式识别。其核心在于深层神经网络的设计与训练，能够自动从原始数据中学习抽象的特征表示，从而突破传统机器学习对人工特征工程的依赖。早在1958年，Frank Rosenblatt [18]提出感知机模型，为神经网络奠定了初步基础，但其局限性促使学者探索更复杂的架构。1986年，Rumelhart等[19]提出反向传播算法，解决了多层神经网络的权重优化问题，成为现代深度学习的重要基石。此后，Hochreiter等[20]于1997年设计长短期记忆网络（LSTM），通过门控机制缓解循环神经网络中的梯度消失问题，显著提升了序列建模能力。
进入21世纪，深度学习的理论框架逐步完善。2006年，Hinton[21]等人提出深度信念网络（DBN），结合无监督预训练与有监督微调的策略，为深层网络的训练提供了新思路。2009年，Bengio[22]在《Learning Deep Architectures for AI》中系统论述了深度架构的必要性，强调多层次特征抽象对复杂任务的重要性。同年，Deng等人[23]构建ImageNet大规模图像数据库，为监督学习提供了丰富的标注数据，直接推动了卷积神经网络的爆发式发展。Arel等人[24]提出DeS TIN架构，通过时空推理与贝叶斯方法实现高维模式识别，进一步拓展了深度学习的应用场景。
第二章 基本概念和相关技术基础
2.1 YOLOv10
在情绪检测技术的研究中，模型选择需兼顾算法性能、实时性需求与场景适应性等多重维度。YOLOv10[39]在继承前代模型高效单阶段检测框架的基础上，通过结构重参数化与梯度传播路径优化，显著提升了检测精度与推理速度的平衡性[37]，这为情绪检测任务中实时性与准确率的双重要求提供了基础支撑。相较于其他情绪检测模型，YOLOv10的端到端单阶段特性使其更适用于需要快速响应的人机交互场景，其轻量化设计可有效降低计算资源消耗，满足边缘设备部署需求。
现有情绪检测模型多基于纯CNN架构或混合注意力机制[48]，虽在局部特征建模上表现稳定，但对多尺度情绪特征的融合效率存在局限。YOLOv10的骨干网络通过分层特征提取与跨阶段连接设计，能够有效捕获面部表情中从全局轮廓到局部微表情的多粒度信息。相比之下，传统情绪检测模型通常依赖单一尺度特征或简单的特征拼接，难以建模不同层次情绪特征的互补关系，易因特征混淆导致误判。同时相比于其他的情绪检测技术模型以及YOLO系列的其他版本，YOLOv10在多个方面展现出更适合本研究任务的特点，因此成为优化和改进的合理选择，其在小目标检测、推理速度以及精度方面取得了表现更好。
2.2 注意力机制
注意力机制[57]是一种广泛应用于深度学习领域的技术，尤其在自然语言处理[58]和计算机视觉[59]等任务中表现突出。其核心思想是模仿人类注意力分配的方式，对输入数据的不同部分赋予不同的重要性权重，以提高模型的学习能力和性能。注意力机制已成为AI领域的核心概念，在自然语言处理、计算机视觉、多模态任务中取得显著成功。
2.2.1 注意力机制的原理
注意力机制的基本原理可以分为三个阶段，如图2.2： 计算Query和Key的相似性：输入由一个查询（Query）和多个键（Keys）组成，每个键（Key）都需要和查询（Query）计算一个相似度分数。通常可以是点积、加性注意力或者其他相似性度量方式。计算出的得分（s1、s2、s3、s4）反映了查询与每个键之间的匹配程度。
归一化处理：这些得分经过一种类似SoftMax的归一化操作，使得所有的注意力权重（a1、a2、a3、a4）总和为1，从而转化为概率分布。这一步骤的目的是突出最相关的信息，同时弱化无关信息，使得模型能够聚焦于最重要的特征。
加权求和：计算出的注意力权重分别作用于对应的值（Value1、Value2、Value3、Value4），通过加权求和的方式得到最终的注意力值（Attention Value）。这一过程确保了模型能够根据输入的查询（Query），自适应地选择和整合最有用的信息，提高整体的表示能力。
第三章 基于多尺度特征融合的改进YOLOv10模型优化 ......... 20
3.1 YOLOv10模型改进和优化 ....................... 20
3.2.1 YOLOv10模型结构改进 ................ 21
3.2.2 注意力机制选择.......................... 26
第四章 面向情绪检测的类别平衡与自适应损失优化 ................ 37
4.1 自适应先验标签损失算法研究............................ 37
4.1.1 自适应先验标签损失框架........................... 37
4.1.2 自适应先验标签损失算法实现....................... 40
第五章 零信任安全体系架构的设计与实现 ................................. 49
5.1 安全体系架构设计与实现................................... 49
5.1.1 全生命周期安全体系设计........................... 50
5.1.2 全生命周期安全体系实现........................... 53
第五章 零信任安全体系架构的设计与实现
5.1 安全体系架构设计与实现
系统采用分层式安全架构，如图5.1所示，基于零信任将安全防护划分为四个核心层级：模型完整性验证层、用户身份认证层、数据安全传输层和操作审计追踪层。各层级通过标准化接口实现协同工作，形成纵深防御体系。其中，模型完整性验证层基于改进的BLAKE3哈希算法，在模型加载时自动生成数字指纹，并与预存基准值进行比对，确保模型文件未被篡改。用户身份认证层采用动态令牌机制，结合Fernet加密方案实现带时效性的访问控制，有效防止非法用户接入。数据安全传输层在客户端与服务端之间建立端到端加密通道，使用AES-256算法对输入图像和检测结果进行加密传输，避免中间人攻击导致的数据泄露。审计追踪层通过日志系统记录关键操作事件，支持安全事件的溯源分析。
第六章 总结与展望
6.1 总结
在高安全性应用场景中，现有的安全架构往往侧重于传统身份验证、访问控制和数据保护，而忽视了对人因因素的识别和管理。然而，人因是众多安全事件的核心诱因，尤其是在安防监控、身份认证和智能决策等领域，个体的情绪波动、认知偏差和异常行为往往是潜在安全风险的关键触发因素。在当前的安全架构中，传统的访问控制与权限管理难以应对复杂的人因因素，而情绪识别在这一领域的潜在价值尚未被充分挖掘。尤其是在高安全性要求的系统中，如何精准识别人因因素，以提升系统的智能化决策能力，同时确保数据与模型的安全性，是亟待解决的关键问题。因此，为了有效降低因人因因
