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抑郁症患者表情实时识别系统研究与设计
被引量：
1
1
作者
王萌
弭博岩
郑奋
《现代电子技术》
2023年第10期149-153,共5页
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...
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。
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关键词
表情识别
抑郁症患者
数据管理
fer
2013
测试集
B/S架构
卷积神经网络
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职称材料
题名
抑郁症患者表情实时识别系统研究与设计
被引量：
1
1
作者
王萌
弭博岩
郑奋
机构
海军军医大学计算机与仿真技术教研室
出处
《现代电子技术》
2023年第10期149-153,共5页
基金
2021年度全国教育科学规划课题(JYKYD2021025)
2022年度海军军医大学卫生勤务学系教学研究与改革课题(2022WJA01)。
文摘
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
fer
2013
测试集
B/S架构
卷积神经网络
Keywords
expression
recognition
depressed
patient
data
management
fer
2013
test
set
B/S
architecture
convolutional
neural
network
分类号
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
抑郁症患者表情实时识别系统研究与设计
王萌
弭博岩
郑奋
《现代电子技术》
2023
1
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