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摘要：本发明公开了一种基于面部信息融合的认知障碍识别方法，属于认知障碍识别技术领域。本发明采集认知障碍者的面部视频数据，进行预处理，进行人脸检测，标注人脸关键点；计算EAR、rPPG信号、头部运动平移和旋转矢量，通过最小化重投影误差进行优化；获取RR间期，基于RR间期进行HRV分析，对EAR信号进行特征提取；基于头部运动平移和旋转矢量提取特征，训练随机森林模型，得到特征融合比例，进行特征融合；基于融合后的特征训练认知障碍检测模型，使用EAR、rPPG信号和头部运动矢量作为特征分类模型的输入数据，输出分类结果，对应认知障碍状态的二分类任务；应用激活函数，评估测试结果，得到认知障碍识别结果。

主权项：1.一种基于面部信息融合的认知障碍识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100、采集认知障碍者的面部视频数据，进行预处理，通过Mediapipe进行人脸检测，标注人脸关键点；计算EAR和rPPG信号，使用PnP算法计算头部运动平移和旋转矢量，通过最小化重投影误差进行优化；S200、对rPPG信号进行峰值点检测获取RR间期，基于RR间期进行HRV时域分析、HRV频域分析和HRV非线性分析，对EAR信号进行特征提取；S300、基于头部运动平移和旋转矢量，得到yaw、pitch、roll角度矢量和x、y、z平移矢量，提取特征；初步定义权重，将EAR、rPPG和头部运动的初步特征形成一个初步融合的特征向量，训练随机森林模型，模型的目标是分类认知障碍者的不同状态，得到EAR、rPPG和头部运动的特征融合比例，进行特征融合；S400、基于融合后的特征训练认知障碍检测模型，优化器选择随机梯度下降Adam优化算法，使用EAR、rPPG信号和头部运动矢量作为特征分类模型的输入数据，输出分类结果，对应认知障碍状态的二分类任务；通过一个Sigmoid激活函数映射到概率空间，测试结果从准确率，精确率和召回率进行分析，得到认知障碍识别结果。

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