表情识别算法研究与抑郁症智能诊断标注系统设计

发布时间：2021-12-31 20:16

　　抑郁症作为一种精神疾病,会对患者、患者家人及社会造成严重影响。在抑郁症诊断中,医生利用量表对患者提问,通过分析患者回答的内容、行为表现等进行诊断。本文针对抑郁症诊断中具有重要意义的表情识别开展研究,为了模仿医生诊断过程建立智能化诊断方案,进一步建立了抑郁症智能诊断标注系统。本文的主要工作如下:（1）建立基于协方差池化和注意力机制的表情识别模型VBLCA。针对CNN-RNN表情识别算法无法很好提取二阶特征与较长时序信息的问题,利用协方差池化实现脸部二阶变化特征的提取,同时利用自注意力机制,实现对时序有效信息的更好捕捉,从而有效提高识别准确率。VBLCA在七分类的AFEW验证集达到51.05%的准确率,相比最新单模型算法提升了2.05%。此外,流泪作为表情程度较深的一种体现,对抑郁症诊断非常重要,本文通过网络搜索和多人标注的方法自建立了流泪数据集,VBLCA在二分类的流泪数据集达到92.04%的准确率。（2）建立基于时间转移模块和注意力机制的表情识别模型RNTA并进行模型融合研究。针对3DCNN表情识别算法参数量巨大,计算复杂的问题,利用时间转移模块实现不增加2DCNN计算量的情况下提取时... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

传统表情识别过程

传统表

第一章绪论5了模型的准确率[32]。在传统的神经网络中加入一些模块，可以使网络更好的提取表情特征，Cai等人提出针对表情识别问题的ISLandloss，在CK+等多个数据集上均取得了较高的识别准确率[33]。RanJan等人，提出一体化卷积神经网络模型来同时解决包括微笑检测在内的各种面部分析任务[34]。Kim等人利用集成学习的方法，将多个网络提取出的特征融合，取得了高于单模型的分类准确率[35]。Liu等人则将多个网络通过级联的形式组合起来，用于提取特征，并将支持向量机作为分类器，有效提升了模型的识别能力[36]。图1-2深度学习表情识别方法早起的视频表情识别方法是逐帧对图片分类，并利用集成策略将结果汇总，这种方法没有考虑帧与帧之间的时间连续性，因而应用较少。网络级联是将多个网络连接，利用多个网络的优点提取更有效的特征，从而提高识别准确率。3D卷积神经网络（3DConvolutionalNeuralNetworks，3DCNN）的卷积核是3D卷积核，可以提取时间维度的信息。面部五官标志点运动轨迹，是对五官的变化轨迹进行分析。网络集成可以有效综合多个模型的优点，可以获得高于单模型的准确率，因此在视频表情识别中应用很广。Zhang等人根据五官将五官标志点分成4块，然后利用基于3DCNN建立的模型对视频流进行分类，在多个表情数据集上取得了优秀的识别结果[37]。Fan等人将VGG-LSTM、3DCNN、音频分析模型融合进行视频表情识别，模型融合进一步提高了模型的准确率[38]。在视频表情识别方法中，逐帧处理后汇总无法提取时间信息，所以现在使用的越来

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于跨连接LeNet-5网络的面部表情识别[J]. 李勇,林小竹,蒋梦莹.  自动化学报. 2018(01)
[2]基于几何和纹理特征的表情层级分类方法[J]. 胡敏,江河,王晓华,许良凤,黄晓音,程轶红.  电子学报. 2017(01)
[3]中医药知识图谱构建与应用[J]. 阮彤,孙程琳,王昊奋,方之家,殷亦超.  医学信息学杂志. 2016(04)
[4]知识图谱构建技术综述[J]. 刘峤,李杨,段宏,刘瑶,秦志光.  计算机研究与发展. 2016(03)
[5]一个测量抑郁症的重要神经指标:静息额叶脑电活动的不对称性[J]. 刘雷,周仁来.  心理科学进展. 2015(06)
[6]抑郁症临床研究进展[J]. 和昱辰,张波.  国际检验医学杂志. 2013(07)
[7]命名实体识别研究进展综述[J]. 孙镇,王惠临.  现代图书情报技术. 2010(06)
[8]抑郁障碍的病因、诊断与鉴别诊断[J]. 杨放如.  中国医刊. 2005(09)

博士论文
[1]基于二元模式的人脸识别与表情识别研究[D]. 付晓峰.浙江大学 2008



本文编号：3560905