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申请/专利权人：深圳艾摩米智能科技有限公司
申请日：2024-03-18
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172815A
主分类号：G06V40/16
分类号：G06V40/16;G06T7/10;G06V10/776
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的面瘫快速评测方法及系统，涉及计算机技术领域，该方法包括服务器利用面瘫人脸关键点检测模型获取第一人脸图像中用于标定眉毛区域形状的第一关键点集合以及用于标定鼻子区域形状的第二关键点集合，获取第一人脸图像的抬眉对称系数，利用牙齿图像分割模型从第二人脸图像中分离出牙齿露出图像以及掩膜图像，获取第二人脸图像的龇牙对称系数，最后根据抬眉对称系数以及龇牙对称系数，获取待检测用户的面瘫评价等级，该方法通过待检测用户作出两种动态表情来综合判断待检测用户的面瘫评价，充分考虑到待检测用户的面部肌肉的运动信息，提升了面瘫检测结果的准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的面瘫快速评测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取待检测用户在做抬眉动作的第一人脸图像以及所述待检测用户在做龇牙动作的第二人脸图像；利用面瘫人脸关键点检测模型获取所述第一人脸图像中用于标定眉毛区域形状的第一关键点集合以及用于标定鼻子区域形状的第二关键点集合；基于所述第一关键点集合以及所述第二关键点集合，获取所述第一人脸图像的抬眉对称系数；所述抬眉对称系数用于衡量所述待检测用户在做抬眉动作时左右眉毛区域的对称程度；利用牙齿图像分割模型从所述第二人脸图像中分离出牙齿露出图像，并获取所述牙齿露出图像的掩膜图像；利用所述第二人脸图像的中轴线将所述掩膜图像划分为第一掩膜图像以及第二掩膜图像，并基于所述第一掩膜图像以及所述第二掩膜图像获取所述第二人脸图像的龇牙对称系数；所述龇牙对称系数用于衡量所述待检测用户在做抬眉动作时牙齿区域的左右对称程度；基于所述抬眉对称系数以及所述龇牙对称系数，获取所述待检测用户的面瘫评价等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳艾摩米智能科技有限公司 一种基于深度学习的面瘫快速评测方法及系统
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