发明公开
- 专利标题: 基于多特征融合的抑郁倾向检测方法、存储介质及设备
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申请号: CN202410630934.7申请日: 2024-05-21
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公开(公告)号: CN118522441A公开(公告)日: 2024-08-20
- 发明人: 宋彪 , 张梓豪 , 张小瑞 , 孙伟 , 张浩明
- 申请人: 南京信息工程大学
- 申请人地址: 江苏省南京市江北新区宁六路219号
- 专利权人: 南京信息工程大学
- 当前专利权人: 南京信息工程大学
- 当前专利权人地址: 江苏省南京市江北新区宁六路219号
- 代理机构: 南京纵横知识产权代理有限公司
- 代理商 何春廷
- 主分类号: G16H50/20
- IPC分类号: G16H50/20 ; G16H50/30 ; G06V40/16 ; G06V40/20 ; G06V10/80 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06V10/62 ; G06V10/44 ; G06N3/045 ; G06N3/0464 ; G06N3/084
摘要:
本发明公开了一种基于多特征融合的抑郁倾向检测方法、存储介质及设备,包括:获取待预测人物视频,输入到预先训练好的基于多特征融合的抑郁倾向预测模型,得到最终抑郁倾向预测结果;模型处理过程,包括:根据待预测人物视频分别提取头部运动特征和面部表情特征;根据头部运动特征预测基于头动的抑郁倾向预测结果;根据面部表情特征预测基于表情的抑郁倾向预测结果;使用加权投票法对预测结果进行融合得到最终抑郁倾向预测结果。优点:结合表情及头动信息对抑郁倾向进行评估,可以缓解仅凭表情变化对抑郁倾向进行评估的不可靠性,通过时空块提取抽象时空信息,在不大量增加计算量的同时增强模型的视频理解能力,提高模型预测准确率。