[發明專利]一種根據表情判斷疼痛的方法及系統有效
| 申請號： | 202010062448.1 | 申請日： | 2020-01-19 |
| 公開（公告）號： | CN111274953B | 公開（公告）日： | 2023-09-26 |
| 發明（設計）人： | 張智慧;周霆;沈蔚慈 | 申請（專利權）人： | 江蘇愛朋醫療科技股份有限公司 |
| 主分類號： | G06V40/16 | 分類號： | G06V40/16;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京辰權知識產權代理有限公司 11619 | 代理人： | 付婧 |
| 地址： | 226400 江蘇省*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 根據 表情 判斷 疼痛 方法 系統 | ||
1.一種根據表情判斷疼痛的方法，其特征在于，包括：
獲取待判斷用戶面部區域的多個基準表情圖像；
使用攝像設備實時拍攝人臉表情變化，得到實時表情圖像作為待判斷表情，獲取待判斷用戶面部區域的多個待判斷表情圖像；
將所述基準表情圖像和所述待判斷表情圖像輸入至疼痛判斷模型，得到疼痛判斷結果；
所述將所述基準表情圖像和所述待判斷表情圖像輸入至疼痛判斷模型，得到疼痛判斷結果，包括：
輸入多個所述基準表情圖像至疼痛判斷模型，進行卷積層運算、歸一化運算和池化層運算，得到包括多個基準特征向量的基準特征向量集合；
輸入多個所述待判斷表情圖像至疼痛判斷模型，進行卷積層運算、歸一化運算和池化層運算，得到包括多個待判斷特征向量的待判斷特征向量集合；
計算所述基準特征向量集合與待判斷特征向量集合之間的差異度，得到包括各對應區域的差異度的差異度集合；
將所述差異度集合中的數據轉換為一維數據后，依次輸入至多個全連接層進行非線性轉換，得到待輸出數據；
將待輸出數據輸入至最后一個全連接層進行疼痛表情判斷，得到疼痛判斷結果并輸出；
所述將待輸出數據輸入至最后一個全連接層進行疼痛表情判斷，得到疼痛判斷結果并輸出，包括：
將待輸出數據輸入至最后一個全連接層，計算待輸出數據對應各疼痛等級的結果數值；
將最大的結果數值對應的疼痛等級作為疼痛判斷結果并輸出。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待判斷用戶面部區域的多個基準表情圖像，包括：
采集所述待判斷用戶面部的基準表情圖像；
采用高斯濾波方法對基準表情圖像進行平滑去噪處理，得到第一圖像；
使用五官定位方法調正第一圖像中的人臉位置；
根據人臉檢測方法，提取調正后的第一圖像中面部多個區域的基準表情圖像，得到多個基準表情圖像。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待判斷用戶面部區域的多個待判斷表情圖像，包括：
采集所述待判斷用戶面部的待判斷表情圖像；
采用高斯濾波方法對待判斷表情圖像進行平滑去噪處理，得到第二圖像；
使用五官定位方法調正第二圖像中的人臉位置；
根據人臉檢測方法，提取調正后的第二圖像中，與多個所述基準表情圖像對應的面部區域中的多個待判斷表情圖像。
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述采集所述待判斷用戶面部的待判斷表情圖像，包括：
實時采集所述待判斷用戶面部的待判斷表情圖像；
或周期性采集所述待判斷用戶面部的待判斷表情圖像。
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個全連接層包括：除最后一個全連接層以外的所有全連接層。
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取待判斷用戶面部多個區域的基準表情圖像之前，還包括：
訓練疼痛判斷模型。
7.一種根據表情判斷疼痛的系統，其特征在于，包括：
數據獲取模塊，用于獲取待判斷用戶面部區域的多個基準表情圖像以及獲取待判斷用戶面部區域的多個待判斷表情圖像；
判斷模塊，用于將所述基準表情圖像和所述待判斷表情圖像輸入至疼痛判斷模型，得到疼痛判斷結果；
所述判斷模塊具體用于，輸入多個所述基準表情圖像至疼痛判斷模型，進行卷積層運算、歸一化運算和池化層運算，得到包括多個基準特征向量的基準特征向量集合；輸入多個所述待判斷表情圖像至疼痛判斷模型，進行卷積層運算、歸一化運算和池化層運算，得到包括多個待判斷特征向量的待判斷特征向量集合；計算所述基準特征向量集合與待判斷特征向量集合之間的差異度，得到包括各對應區域的差異度的差異度集合；將所述差異度集合中的數據轉換為一維數據后，依次輸入至多個全連接層進行非線性轉換，得到待輸出數據；將待輸出數據輸入至最后一共全連接層進行疼痛表情判斷，得到疼痛判斷結果并輸出；所述將待輸出數據輸入至最后一個全連接層進行疼痛表情判斷，得到疼痛判斷結果并輸出，包括：將待輸出數據輸入至最后一個全連接層，計算待輸出數據對應各疼痛等級的結果數值；將最大的結果數值對應的疼痛等級作為疼痛判斷結果并輸出。
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