基于专注力分析和微表情识别的情绪障碍辅助诊断系统技术方案

本发明专利技术属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于专注力分析和微表情识别的情绪障碍辅助诊断系统。该系统包括：数据采集模块，用于采集和/或输入视频；专注力分析模块，用于根据所述视频中受试者的眨眼与脸部定位成功率情况，分析所述受试者的专注力情况，进而得到所述视频是否可用于后续辅助诊断的判定；辅助诊断模块，用于对判定为可用的视频进行微表情识别，得到用于情绪障碍辅助诊断的微表情识别结果。本发明专利技术首次利用专注力分析筛选具有辅助诊断价值的视频数据，并进一步对这些视频数据进行微表情识别，提高了用于辅助诊断视频数据的可靠性，进而提高了后续辅助诊断过程的准确性，具有很好的应用前景。具有很好的应用前景。具有很好的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
基于专注力分析和微表情识别的情绪障碍辅助诊断系统


[0001]本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于专注力分析和微表情识别的情绪障碍辅助诊断系统。

技术介绍

[0002]微表情(Micro
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expression)是在人脸上出现的一种简短的面部表情，当人们故意隐藏自己的情绪或无意识地压抑自己的情绪时，就会发生微表情。微表情中包含了一个人大量地实际情绪信息，这些情绪信息适用于医疗保健、安全和审讯等领域。当人类在高风险环境中时，个体情绪更可能通过微表情表现出来。然而由于面部肌肉所展现地细微的微表情差异，使得提取这些信息非常具有挑战性。这主要有两个技术挑战：一是使微表情特征具有可描述性，二是微表情的持续时间只有1/25到1/5秒，微表情系统必须能够实时处理和分类人类的情绪。
[0003]目前，情绪相关障碍(情绪障碍，包括重性抑郁障碍、双相情感障碍及焦虑障碍等)的诊断，主要依靠患者自身及知情人提供的临床病史，结合专业的精神检查，医生根据诊断标准(DSM
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IV,ICD
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10等)做本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于专注力分析和微表情识别的情绪障碍辅助诊断系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集和/或输入视频；专注力分析模块，用于根据所述视频中受试者的眨眼与脸部定位成功率情况，分析所述受试者的专注力情况，进而得到所述视频是否可用于后续辅助诊断的判定；辅助诊断模块，用于对判定为可用的视频进行微表情识别，得到用于情绪障碍辅助诊断的微表情识别结果。2.按照权利要求1所述的情绪障碍辅助诊断系统，其特征在于：在所述专注力分析模块中，满足如下两个条件的情况下，所述视频可用于后续诊断的判定：1)脸部定位成功率≥90％；2)眨眼7次的时间≥15秒。3.按照权利要求2所述的情绪障碍辅助诊断系统，其特征在于：所述脸定位成功率的计算方法为所述视频中脸部定位成功的帧数占视频总帧数的比例。4.按照权利要求1所述的情绪障碍辅助诊断系统，其特征在于：所述辅助诊断模块中，进行微表情识别的方法包括如下步骤：步骤1，输入视频，分离所述视频每帧，对每帧进行脸部的获取，形成脸帧序列；步骤2，对所述脸帧序列中的相邻两帧做差分，得到脸帧序列的差分值序列；步骤3，对所述差分值序列采用加汉宁窗的傅里叶变化方式，生成表情曲线；步骤4，在所述表情曲线中，根据波峰波谷与阈值的设定，划分出...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓伟，薛芮，王德权，
申请(专利权)人：杭州市第七人民医院，
类型：发明
国别省市：