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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本申请涉及智能识别领域，其具体地公开了一种基于表情分析技术的面瘫识别与等级评估系统及方法，其通过获取患者对象的面部表情动画，并采用基于计算机视觉技术的图像识别算法来进行所述面部表情动画的关键帧提取与分析，以此基于多个面部表情关键帧在时序上的显著聚合特征来自动地得到面瘫等级标签的评估结果。通过这样的方式，可以减少人为主观判断的影响，以此来提高评估的一致性和准确性，同时系统能够细致分析面部表情的细微变化，从而提高面瘫早期识别的能力。
主权项：1.一种基于表情分析技术的面瘫识别与等级评估系统，其特征在于，包括：面部表情动画获取模块，用于获取患者对象的面部表情动画；面部表情关键帧提取模块，用于从所述面部表情动画中提取多个面部表情关键帧；面部特征提取模块，用于对所述多个面部表情关键帧中的各个面部表情关键帧分别进行面部特征提取以得到多个面部表情关键帧特征图；特征注意力增强模块，用于将所述多个面部表情关键帧特征图中的各个面部表情关键帧特征图分别输入门控筛选自适应注意力模块以得到多个增强面部表情关键帧特征图；多尺度语义提取模块，用于将所述多个增强面部表情关键帧特征图中的各个增强面部表情关键帧特征图分别输入特征多尺度扫描模块以得到多个增强面部表情多尺度语义特征向量；特征显著融合模块，用于将所述多个增强面部表情多尺度语义特征向量输入自监督特征序列显著融合网络以得到面部表情时序自监督聚合表示向量作为面部表情时序自监督聚合表示向量特征；评估结果生成模块，用于基于所述面部表情时序自监督聚合表示向量特征，得到评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于表情分析技术的面瘫识别与等级评估系统及方法
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