基于微表情治疗方法、装置、系统与计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于微表情治疗方法，包括：采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。本发明专利技术还公开了一种基于微表情治疗装置、系统和计算机可读存储介质。本发明专利技术在判断目标对象的病情症状时，除了根据病历信息进行判断之外，还结合了微表情，可以反映目标对象的精神状态，从而从身体和心理两个角度判断出目标对象的病情症状，提高了诊断准确率，从而为目标对象匹配更为有效的治疗方案。

【技术实现步骤摘要】
基于微表情治疗方法、装置、系统与计算机可读存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及基于微表情治疗方法、装置、系统与计算机可读存储介质。
技术介绍
大量研究事实表明，处于高应激环境下的人群是心理危机高发群体，其心理危机不仅影响着其自身健康，还伴随着不可预见、突发性的社会暴力行为，直接威胁着周边社会环境的安全和稳定。因此，对该部分人群的心理状况进行及时了解及监控有利于防患于未然。而针对公检法办案机关，通过微表情判断心理状况，以达到协助办案的目的，可以大大提高刑侦效率，挽救财产损失。而针对出入境关口，微表情技术协助进出人员排查，可将安全隐患拒于国门之外......因此，利用大数据分析和人工智能技术对此类人员进行无感筛查及准确区分，及时地发现心理隐患人员，防患于未然，是当前社会面临的一项紧迫而又重要的技术任务。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种基于微表情治疗方法、装置、系统与计算机可读存储介质，旨在提高诊断正确率。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于微表情治疗方法，所述基于微表情治疗方法包括如下步骤：采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。可选地，所述基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状的步骤包括：<br>识别出所述第一病历信息对应的疾病种类；将所述疾病种类和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状。可选地，所述将所述疾病种类、所述患者行为和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状的步骤之前，所述基于微表情治疗方法还包括：跟踪采集训练对象的第二面部图像，并基于所述第二面部图像，识别出所述训练对象的第二微表情；获取所述训练对象的第二病历信息，并跟踪记录所述训练对象的第二病情症状、第二治疗方案和治疗效果，所述第二病历信息包括疾病种类；基于所述治疗效果，分别从所述第二微表情、所述第二病情症状和所述第二治疗方案中筛选出待训练微表情、待训练病情症状和待训练治疗方案；基于所述第二病历信息、所述待训练微表情、所述待训练病情症状和所述待训练治疗方案，采用树模型进行监督建模，以得到所述预构建模型。可选地，所述基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案的步骤包括：基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应；基于所述第一病情症状和所述应激反应，确定所述目标对象的治疗方案。可选地，所述基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应的步骤包括：基于所述第一微表情，判断所述目标对象的精神状态，所述第一微表情至少包括两帧；基于所述第一病情症状和所述精神状态，预测所述目标对象的应激反应。可选地，所述采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情的步骤包括：基于机器视觉采集目标对象的第一面部图像，并识别出所述第一面部图像的特征点，所述特征点包括眼睛和嘴巴；确定所述特征点对应的识别区域，并识别出所述识别区域中特征对象的姿态；基于所述姿态，识别出所述目标对象的第一微表情。可选地，所述获取所述目标对象的第一病历信息的步骤包括：获取所述目标对象的医学影像图片，并识别所述医学影像图片，以确定所述目标对象的第一病历信息；或者，获取所述目标对象的病历文本，并识别所述病历文本，以确定所述目标对象的第一病历信息。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于微表情治疗装置，所述基于微表情治疗装置包括：第一识别模块，用于采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；第二识别模块，用于获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；确定模块，用于基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。可选地，所述第二识别模块还用于：识别出所述第一病历信息对应的疾病种类；将所述疾病种类和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状。可选地，所述基于微表情治疗装置还包括训练模块，所述训练模块用于：跟踪采集训练对象的第二面部图像，并基于所述第二面部图像，识别出所述训练对象的第二微表情；获取所述训练对象的第二病历信息，并跟踪记录所述训练对象的第二病情症状、第二治疗方案和治疗效果，所述第二病历信息包括疾病种类；基于所述治疗效果，分别从所述第二微表情、所述第二病情症状和所述第二治疗方案中筛选出待训练微表情、待训练病情症状和待训练治疗方案；基于所述第二病历信息、所述待训练微表情、所述待训练病情症状和所述待训练治疗方案，采用树模型进行监督建模，以得到所述预构建模型。可选地，所述确定模块还用于：基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应；基于所述第一病情症状和所述应激反应，确定所述目标对象的治疗方案。可选地，所述确定模块还用于：基于所述第一微表情，判断所述目标对象的精神状态，所述第一微表情至少包括两帧；基于所述第一病情症状和所述精神状态，预测所述目标对象的应激反应。可选地，所述第一识别模块还用于：基于机器视觉采集目标对象的第一面部图像，并识别出所述第一面部图像的特征点，所述特征点包括眼睛和嘴巴；确定所述特征点对应的识别区域，并识别出所述识别区域中特征对象的姿态；基于所述姿态，识别出所述目标对象的第一微表情。可选地，所述第二识别模块还用于：获取所述目标对象的医学影像图片，并识别所述医学影像图片，以确定所述目标对象的第一病历信息；或者，获取所述目标对象的病历文本，并识别所述病历文本，以确定所述目标对象的第一病历信息。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于微表情治疗系统，所述基于微表情治疗系统包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于微表情治疗程序，所述基于微表情治疗程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于微表情治疗方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于微表情治疗程序，所述基于微表情治疗程序被处理器执行时实现如上所述的基于微表情治疗方法的步骤。本专利技术提出的基于微表情治疗方法，采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。本专利技术还公开了一种基于微表本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于微表情治疗方法，其特征在于，所述基于微表情治疗方法包括：/n采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；/n获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；/n基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于微表情治疗方法，其特征在于，所述基于微表情治疗方法包括：
采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；
获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；
基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。


2.如权利要求1所述的基于微表情治疗方法，其特征在于，所述基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状的步骤包括：
识别出所述第一病历信息对应的疾病种类；
将所述疾病种类和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状。


3.如权利要求2所述的基于微表情治疗方法，其特征在于，所述将所述疾病种类、所述患者行为和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状的步骤之前，所述基于微表情治疗方法还包括：
跟踪采集训练对象的第二面部图像，并基于所述第二面部图像，识别出所述训练对象的第二微表情；
获取所述训练对象的第二病历信息，并跟踪记录所述训练对象的第二病情症状、第二治疗方案和治疗效果，所述第二病历信息包括疾病种类；
基于所述治疗效果，分别从所述第二微表情、所述第二病情症状和所述第二治疗方案中筛选出待训练微表情、待训练病情症状和待训练治疗方案；
基于所述第二病历信息、所述待训练微表情、所述待训练病情症状和所述待训练治疗方案，采用树模型进行监督建模，以得到所述预构建模型。


4.如权利要求1所述的基于微表情治疗方法，其特征在于，所述基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案的步骤包括：
基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应；
基于所述第一病情症状和所述应激反应，确定所述目标对象的治疗方案。


5.如权利要求4所述的基于微表情治疗方法，其特征在于，所述基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应的步骤包括：
基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭肖恩，李伟坚，彭娘伟，
申请(专利权)人：深圳市广信安科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44