四川大学华西医院张伟获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利一种基于动态三维人脸的抑郁倾向检测方法及设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120477780B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510969066.X,技术领域涉及:A61B5/16;该发明授权一种基于动态三维人脸的抑郁倾向检测方法及设备是由张伟;张思迈;吕学斌;朱婷设计研发完成,并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于动态三维人脸的抑郁倾向检测方法及设备在说明书摘要公布了:本发明涉及人工智能领域,特别是一种基于动态三维人脸的抑郁倾向检测方法及设备。本发明采用动态三维人脸序列数据作为基础,融合深度模态与纹理模态的双路径特征提取,以及头部姿势频域分析,并通过注意力机制实现多模态特征自适应融合。这样的技术方案在抑郁倾向检测领域尚属首次,能够有效克服现有技术中深度信息利用不足、动态模式捕捉不全面、缺乏头部信号分析等问题。在抑郁倾向初步筛查中提供了一种客观、动态且高效的量化方法,能够捕捉细微的行为特征变化,并适用于大规模人群的快速筛查。
本发明授权一种基于动态三维人脸的抑郁倾向检测方法及设备在权利要求书中公布了:1.一种基于动态三维人脸的抑郁倾向检测方法,其特征在于,包括以下步骤: a:对已获取的待检测人脸数据进行预处理,输出标准化的RGBD数据; b:将所述RGBD数据并行送入两个特征提取网络;其中,第一特征提取网络用于提取所述RGBD数据的深度变化特征,第二特征提取网络用于提取所述RGBD数据的纹理运动特征; c:提取所述RGBD数据的头部姿态信号,并根据所述头部姿态信号生成头部姿态特征; d:将所述深度变化特征、所述纹理运动特征以及所述头部姿态特征进行融合,并将融合后的综合特征输入前馈神经网络进行分类回归,输出待检测人脸数据的抑郁倾向概率评分; 其中,所述a中预处理包括以下步骤: a1:以鼻尖为基准,对所述待检测人脸数据中的深度图进行深度归一化; a2:在深度归一化后的深度图中,以鼻尖为基准,保留深度在预设范围内的点,输出为面部区域,并将面部区域的深度图与对应的RGB图像进行双线性插值处理; a3:对待检测人脸数据的时间序列进行帧序列对齐与平滑处理,输出标准化的RGBD数据。
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