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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明公开了一种集成CNN和Transformer双分支的老年患者疼痛表情识别方法，所述识别方法如下：通过录制视频的方式采集老年患者群体的疼痛表情；随后将采集到的视频进行关键帧提取，并进行打标签工作；对老年患者疼痛表情数据集的图像进行预处理；集成CNN和Transformer双分支的老年患者疼痛表情识别模型，并对模型进行训练；本发明的有益效果是：本发明的LightCFT模型为集成CNN和Transformer的双分支模型，充分利用了CNN在捕获局部特征和Transformer在捕获全局信息和长程依赖关系方面的优势，使得模型在复杂环境下表现出色；本发明通过将CNN和Transformer分支的特征进行融合，并通过残差结构对其进行进一步优化，通道注意力机制自动学习和调整特征通道之间的重要权重，从而提高模型的性能和泛化能力。
主权项：1.一种集成CNN和Transformer双分支的老年患者疼痛表情识别方法，其特征在于：所述识别方法如下：通过录制视频的方式采集老年患者群体的疼痛表情；随后将采集到的视频进行关键帧提取，并进行打标签工作；对老年患者疼痛表情数据集的图像进行预处理；集成CNN和Transformer双分支的老年患者疼痛表情识别模型，并对模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 一种集成CNN和Transformer双分支的老年患者疼痛表情识别方法
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