发明专利已授权

基于微表情分析的抑郁症识别系统

📄 申请号：CN202011101287.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-10-15

公开号

CN112232191A

公开日

2021-01-15

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06T7_269 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图像识别情感计算

应用场景

抑郁症筛查, 心理健康评估, 临床辅助诊断, 情感分析, 人机交互

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摘要

本发明公开了一种基于微表情分析的抑郁症识别系统。属于计算机视觉领域；具体步骤：1、训练深度多任务识别网络；2、对人脸的重要的局部区域进行划分，剔除与微表情无关的区域；3、训练自适应的双流神经网络，对微表情运动的开始帧、Apex帧、结束帧进行定位；4、根据在不同背景下对微表情的分析判断该人是否患有抑郁症。本发明以深度多任务神经网络为基础，对图像进行预处理，从而进行人脸重要局部区域划分，提高双流神经网络的识别速度，满足实时性的要求；并通基于注意力机制的BLSTM‑CNN神经网络提取重要的帧图片特征以及自适应融合双流神经网络提取到的双流特征提高微表情运动帧的定位，进而提高微表情识别的速度和准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于迁移联邦学习的医疗疾病分析方法

当前第 / 件

一种基于深度学习和空间转换网络的多角度人脸识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_00)

G06K9_00 G06K9_20 G06K9_22 G06K9_24 G06K9_32 G06K9_34 G06K9_36 G06K9_38 G06K9_40 G06K9_42 G06K9_44 G06K9_46 G06K9_62 G06K9_66 G06K9_68 G06K9_72 覆盖16个领域

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