抑郁症患者表情实时识别系统研究与设计

摘要：

面部表情信息是评估抑郁症患者行为特点的重要依据之一.文中对当前以深度学习为基础的表情特征提取方法进行改进,解决运行时间长、推广性差的问题;并以此为表情识别算法依据,提出一种抑郁症患者表情实时识别系统.该系统具备表情识别、实时记录、数据管理等功能.经验证,文中算法在Fer2013测试集上的准确率为80.19％,能准确识别患者表情.所提系统的响应时间较短,负载压力较强,可作为自动化手段分析患者表情变化情况,以进行辅助诊断.

关键词：表情识别、抑郁症患者、数据管理、Fer2013测试集、B/S架构、卷积神经网络

所属期刊栏目：46

分类号：TN911.23-34;TP391

资助基金：全国教育科学规划课题;海军军医大学卫生勤务学系教学研究与改革课题

在线出版日期：2023-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：149-153