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公开(公告)号:CN115910366A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211509298.X
申请日:2022-11-29
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态临床诊疗数据的病情分析系统,包括病历信息提取单元、视频采集单元、影像数据采集单元、特征提取单元,多模态融合单元、病情分类单元和在线学习单元;病历信息提取单元用于提取患者的医疗信息;视频采集单元用于采集患者就诊视频;影像数据采集单元用于采集患者影像数据;特征提取单元用于提取多模态数据特征;多模态融合单元将多模态数据特征进行融合,得到多模态融合特征;病情分类单元基于多模态融合特征,输出病情分类;在线学习单元基于医疗信息、就诊视频及影像数据,更新网络模型参数,实现模型在线学习。与现有技术相比,本发明提高了病情分析的正确率,解决了病情识别正确率低和信息挖掘程度不深的问题。
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公开(公告)号:CN113947702A
公开(公告)日:2022-01-18
申请号:CN202111080047.X
申请日:2021-09-15
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/16 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06K9/62 , G10L25/30 , G10L25/63 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于情境感知的多模态情感识别方法和系统,系统包括多模态信息采集单元、基于多模态行为表现的情感处理单元、基于场景上下文的情感分析单元、基于代理人群体交互的情感分析单元、基于代理人和情境交互的情感分析单元、基于自适应规划的特征融合单元、基于离散情感的识别单元、基于连续情感的预测单元以及显示模块,多模态数据一部分来源于面部表情、步态和手势信息;另一部分来自情境中的场景上下文、代理人群体互动上下文以及场景与代理人互动的上下文信息。与现有技术相比,本发明有效的解决了真实场景中情感识别效率低下,现有算法情感识别准确率不达标,识别算法鲁棒性和泛化能力受外界因素干扰的问题。
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公开(公告)号:CN113947127A
公开(公告)日:2022-01-18
申请号:CN202111079583.8
申请日:2021-09-15
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62 , G06V40/16 , G10L25/18 , G10L25/45 , G10L25/63 , A61B5/00 , A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/372 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用于陪伴机器人的多模态情感识别方法和系统,方法包括分别采集面部表情图片、语音信号和脑电信号;提取面部表情的情感特征向量、语音的情感特征向量和脑电信号的特征向量;获取权重矩阵,将各特征向量与权重矩阵相乘,得到融合特征;通过支持向量机实现对于高兴、悲伤、平静和厌恶四类常见情感的分类;通过将情感演化为愉快度‑紧张度‑激动度‑确定度这四个维度,采取多元非线性回归的方式进行情感评分的预测。与现有技术相比,本发明通过信息融合,具有更接近人类的情感识别能力;利用动态更新权重参数的形式,实现自主进化和不断调整情感判别的能力;离散和连续的情感识别,能够实现更加科学、深入的描绘情感变化。
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