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申请/专利权人：安徽医科大学
摘要：本发明公开了一种基于原始视频的ADHD多特征提取与融合分类方法，包括以下步骤：S1：利用网络摄像头采集受试者观看视频记录，对所述视频进行预处理，得到预处理后的图像帧；S2：对预处理后的图像帧，分析面部动作、眼部运动和头部运动在内的行为模式；S3：提取所述行为模式的特征分量并融合；S4：构建深度学习网络，对所述融合后的特征进行分类。还公开了一种基于原始视频的ADHD多特征提取与融合分类系统。本发明基于视频序列对ADHD患者进行分类，避免了侵入性影响、降低了成本且易于推广；通过多模态特征融合，减少了单一模态数据的局限性，具有更好的准确性和有效性，此外该发明还可以用于自闭症病例的分类。
主权项：1.一种基于原始视频的ADHD多特征提取与融合分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用网络摄像头采集受试者观看视频记录，对所述视频进行预处理，得到预处理后的图像帧；S2：对预处理后的图像帧，分析面部动作、眼部运动和头部运动在内的行为模式；S3：提取所述行为模式的特征分量并融合；S4：构建深度学习网络，对所述融合后的特征进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽医科大学 基于原始视频的ADHD多特征提取与融合分类方法及其系统
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