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申请/专利权人：张岚
申请日：2023-04-17
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262907A
主分类号：G16H50/30
分类号：G16H50/30;G16H20/70;G06T7/00;G06V10/82;G06V40/16;G06V10/42;G06V20/40;G06N3/045;G06N3/0464;G06V10/24;G06T5/73;G06V10/20;G06T5/60
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明属于深度学习技术领域，公开了一种抑郁症数据智能检测方法、系统、介质、设备及终端，对人脸数据和抑郁症图像数据进行裁剪与人脸对齐；根据人脸图像数据具有的域间差异性和无限粒度性两大特征，分别引入Gamma校正算法与去模糊算法对经过人脸对齐后的图像进行预处理；提出融合分频注意力机制的transformer算法，基于图像数据信息稀疏性的特征，采用人脸数据预训练‑抑郁症数据微调的训练策略开展训练；通过在公共数据集与私人数据集上开展消融实验，验证预处理方法、算法模型以及训练策略是否有效，以及在每个环节对性能的贡献。本发明可以在不引入额外辅助信息的情况下自适应地将注意力聚焦于重点区域，从而提升检测性能。
主权项：1.一种抑郁症数据智能检测方法，其特征在于，抑郁症数据智能检测方法包括：对人脸数据和抑郁症图像数据进行裁剪与人脸对齐；根据人脸图像数据具有的域间差异性和无限粒度性两大特征，分别引入Gamma校正算法与去模糊算法对经过人脸对齐后的图像进行预处理；提出融合分频注意力机制的transformer算法，基于图像数据信息稀疏性的特征，采用人脸数据预训练-抑郁症数据微调的训练策略开展训练；通过在公共数据集与私人数据集上开展消融实验，验证预处理方法、算法模型以及训练策略是否有效，以及每个环节对性能的贡献。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 张岚 一种抑郁症数据智能检测方法、系统、介质、设备及终端
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