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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于面部运动单元的抑郁症检测系统，包括MTCNN模型、PLFD模型、AUR‑CNN模型与逻辑回归神经网络，本发明设计一种新的损失函数算法，解决在深度学习中由几何约束与数据不平衡问题限制的图片识别准确性问题，扩大人脸图像识别范围，并通过设置AU划分规则将MTCNN模型与PLFD模型输出的结果编码到AUR‑CNN模型中，将每张人脸图像视为一组独立的区域，对人脸进行区域划分并获取人脸图像中的关键点，能够做到在更细的粒度上对人脸的局部区域进行神经运动单元的识别，从而达到更高的精度，提高抑郁症检测的准确性。
主权项：1.一种基于面部运动单元的抑郁症检测系统，其特征在于：包括MTCNN模型、PLFD模型、AUR-CNN模型与逻辑回归神经网络；所述MTCNN模型包含有P-Net模块、R-Net模块与O-Net模块的三个级联网络，通过三个级联网络完成输入图像的人脸检测工作，标记出人脸区域和人脸关键点定位；所述PLFD模型用于识别人脸关键点，包含有算法模块、骨干网络与辅助网络；所述AUR-CNN模型用于识别神经运动单元，包含有AU划分规则、特征模块与头部模块；所述逻辑回归神经网络用于输出最终数值，判断图片或视频中的人脸是否具有抑郁状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于面部运动单元的抑郁症检测系统
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