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申请/专利权人：首都医科大学附属北京同仁医院
摘要：本发明提供一种基于机器学习及面部表情的痛感分级方法及系统，属于图像处理技术领域，获取待痛感分析的目标的面部表情三维图像数据；利用预先训练好的痛感分级模型对获取的面部表情三维图像进行处理，得到目标的痛感分级结果；其中，训练所述痛感分级模型包括：以多张面部表情三维图像以及标注图像中相关的面部表情所对应的疼痛等级的标签，使用图像处理技术，从面部表情三维图像中提取出与面部表情相关的特征；使用提取的特征作为输入，将对应的疼痛程度作为输出，构建和训练机器学习模型，得到所述痛感分级模型。本发明能更好地聚焦于对象本身，在面部表情和姿态干扰以及部分遮挡等复杂情况下依旧能够有效地提取特征，整体对痛感的分级更准确。
主权项：1.一种基于机器学习及面部表情的痛感分级方法，其特征在于，包括：获取待痛感分析的目标的面部表情三维图像数据；利用预先训练好的痛感分级模型对获取的面部表情三维图像进行处理，得到目标的痛感分级结果；其中，训练所述痛感分级模型包括：以多张面部表情三维图像以及标注图像中相关的面部表情所对应的疼痛等级的标签，使用图像处理技术，从面部表情三维图像中提取出与面部表情相关的特征；使用提取出的特征作为输入，将对应的疼痛程度作为输出，构建和训练机器学习模型，得到所述痛感分级模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都医科大学附属北京同仁医院 基于机器学习及面部表情的痛感分级方法及系统
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