一种用于精神状态辅助诊断的计算机视觉方法
专利汇可以提供一种用于精神状态辅助诊断的计算机视觉方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种用于精神状态辅助诊断的 计算机视觉 方法，该方法使用已确知微表情的面部视频作为训练 数据库 ，使用含有卷积层和 池化 层的 卷积神经网络 对视频中的图像 帧 进行特征的提取和融合，之后使用随机 梯度下降法 进行多次 迭代 更新得到优化后的网络作为训练完成的网络。然后将待测图像输入进已训练完成的网络中，由已训练完成的网络直接输出待检测图像中是否出现有微表情的检测结果，为医生诊断病人精神状态提供参考。当人们试图压抑自己真实情感时会出现微表情，检测微表情能反映出人的精神状态，从而辅助医生诊断，在一定程度上提高了医生对病人精神状态诊断的准确性和效率。，下面是一种用于精神状态辅助诊断的计算机视觉方法专利的具体信息内容。
1.一种用于精神状态辅助诊断的计算机视觉方法，其特征在于：将微表情视频中的图像帧使用含有卷积层和池化层的卷积神经网络方法进行特征提取和融合，之后使用随机梯度下降算法进行卷积神经网络的优化得到已训练的网络模型，再将待测视频中的图像帧输入进已训练的网络模型中，得到检测结果，其步骤如下：
(1)、选取多个对象的多个面部表情视频作为训练数据库，训练数据库中包含无表情视频和微表情视频；
(2)、将训练数据库中每个视频的每帧图像取出并灰度化，将每帧图像剪裁成多个等大小的正方形块状的人脸图像作为训练样本；
(3)、将步骤(2)得到的训练样本输入到卷积神经网络进行网络的训练，此卷积神经网络共包括多层卷积层多层池化层，卷积与池化的操作交替进行，其中卷积层中处理过程为：
第一层为卷积层，已知有多个卷积核，分别将卷积核与原图像进行离散卷积并加上偏置项之后，通过ReLU激活函数得出提取后的图像特征，表示如下：
其中l代表网络层数，i代表像素的位置， 代表第l-1层中图像的第i个像素，代表第l层中第j个的图像特征，Mj代表输入的所有图像的集合，k代表卷积核，代表第l层中的第j个卷积核中第i个值， 代表第l层中的第j个偏置项，f(x)代表ReLU激活函数，表示如下：
f(x)＝max(0,x) (2)，
卷积完成之后将结果输入到下一层即与卷积层交替相邻的池化层进行池化运算；
池化层中处理过程为：
卷积后的图像特征输入到交替相邻的下一层池化层中，将上一层即与池化层交替相邻的卷积层的图像特征分成n*n的块，在每一块中求出最大的图像特征值，再将此特征最大值乘以乘性偏置项，然后加上偏置项，最后通过ReLU激活函数得出融合后的图像特征，表示如下：
其中l代表网络层数， 代表第l-1层中的第j个图像特征，代表第l层中的第j个图像特征， 代表第l层中的第j个乘性偏置项，代表第l层中的第j个偏置项，f(x)代表ReLU激活函数，g(x)代表输入的图像特征中的最大值，表示如下：
g(x)＝max(xi)i∈Mj (4)，
其中Mj代表输入的所有图像特征的集合；
(4)、重复步骤(3)直至计算完所有的卷积层和池化层；
(5)、使用随机梯度下降法优化卷积神经网络，经过至少1000次迭代后得到已训练的网络；
(6)、已知有一待检测是否出现微表情的患者的视频中的图像帧序列，将待测视频的每帧图像输入进步骤(5)中得到的已训练的网络中去，由卷积神经网络输出是否出现微表情，如果含有微表情则将含有微表情的图像帧标记出来作为结果。
2.根据权利要求1所述的一种用于精神状态辅助诊断的计算机视觉方法，其特征在于：
使用卷积神经网络来进行视频中图像帧的特征提取和融合并使用随机梯度下降法进行网络优化得到已训练的网络，进而进行微表情检测。
一种用于精神状态辅助诊断的计算机视觉方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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