一种面部信息解析方法、系统和存储介质技术方案

本申请提供一种面部信息解析方法、系统和存储介质，涉及图像处理领域，面部信息解析方法包括：获取面部图像；根据面部图像，基于训练好的深度学习模型，获取面部信息向量；根据面部信息向量，基于构建好的面部信息数据库，进行向量匹配，得到解析结果列表，解析结果列表能够供医生参考，可以使医生能够更加全面地对患者的状况作出判断。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理领域，特别涉及一种面部信息解析方法、系统和存储介质。

技术介绍

1、中医面诊是中医四诊合参的重要组成部分，通过观察患者面部的色泽、光泽、形态等信息，可以判断患者的气血盛衰、脏腑功能状态等，进而指导诊断、辨证与治疗。但传统面诊主要依靠医生的主观经验，对于经验较为缺乏的医生，或者症状较为少见的状况，抑或是医生一时想不起来症状对应的病症，如果在诊断时缺乏诊断参考，容易产生误诊。

技术实现思路

1、本申请提供一种面部信息解析方法，包括：获取面部图像；根据所述面部图像，基于训练好的深度学习模型，获取面部信息向量；根据所述面部信息向量，基于构建好的面部信息数据库，进行向量匹配，得到解析结果列表。

2、进一步地，所述深度学习模型包括特征提取模块、se模块和语义解析模块，所述根据所述面部图像，基于训练好的深度学习模型，获取面部信息向量，包括：根据所述面部图像，基于所述特征提取模块，进行特征提取，得到初始特征图谱；根据所述初始特征图谱，基于所述se模块，进行加权处理，得到加权特征图谱；根据所述加权本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面部信息解析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的面部信息解析方法，其特征在于，所述深度学习模型包括特征提取模块、SE模块和语义解析模块，所述根据所述面部图像，基于训练好的深度学习模型，获取面部信息向量，包括：

3.根据权利要求2所述的面部信息解析方法，其特征在于，所述基于所述初始特征图谱，基于所述SE模块，进行加权处理，得到加权特征图谱，包括：

4.根据权利要求2所述的面部信息解析方法，其特征在于，所述特征提取模块基于残差网络建立，包括初始卷积层、归一化层、ReLU函数、第一池化层、残差单元和第二池化层，所述根据所述面部图像，基于...

【技术特征摘要】

1.一种面部信息解析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的面部信息解析方法，其特征在于，所述深度学习模型包括特征提取模块、se模块和语义解析模块，所述根据所述面部图像，基于训练好的深度学习模型，获取面部信息向量，包括：

3.根据权利要求2所述的面部信息解析方法，其特征在于，所述基于所述初始特征图谱，基于所述se模块，进行加权处理，得到加权特征图谱，包括：

4.根据权利要求2所述的面部信息解析方法，其特征在于，所述特征提取模块基于残差网络建立，包括初始卷积层、归一化层、relu函数、第一池化层、残差单元和第二池化层，所述根据所述面部图像，基于所述特征提取模块，进行特征提取，得到初始特征图谱，包括：

5.根据权利要求2所述的面部信息解析方法，其特征在于，所述根据所述加权特征图谱，基于所述语义解析模块，进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：单娥仙，邰先桃，单进军，张粲，
申请(专利权)人：南京中医药大学，
类型：发明
国别省市：