【摘 要】
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近年来,医疗领域开始大量应用计算机图像对病人的病情进行辅助判断,智能医疗成为一种趋势。早期的研究表明,未经训练的观察者能够从表情中识别出抑郁症患者。为探索计算机视觉辅助抑郁症诊断的可能性,本文主要研究人脸的动作单元检测(又称AU检测)问题,通过人脸特征的有效提取系统地对情感的物理表达进行分类,进而根据患者表情的统计信息判断患者的抑郁情况。本研究首先归纳总结了 AU检测问题涉及到的一些基本技术。然后
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近年来,医疗领域开始大量应用计算机图像对病人的病情进行辅助判断,智能医疗成为一种趋势。早期的研究表明,未经训练的观察者能够从表情中识别出抑郁症患者。为探索计算机视觉辅助抑郁症诊断的可能性,本文主要研究人脸的动作单元检测(又称AU检测)问题,通过人脸特征的有效提取系统地对情感的物理表达进行分类,进而根据患者表情的统计信息判断患者的抑郁情况。本研究首先归纳总结了 AU检测问题涉及到的一些基本技术。然后重点研究了 AU检测问题的卷积神经网络设计方法,为减少人脸对齐误差的影响提出非区域卷积的有效性,同时引入分层次的残差网络结构实现网络深度的增加。接着,从空间和通道两个维度对注意力(attention)机制进行了深入的研究,先分别通过位置加权矩阵和深度注意力模型的方法验证两个维度注意力信息的有效性,然后再联合两维度的注意力信息进行实验,最终提出了基于多维度注意力机制的分层次残差网络结构,实现了对人脸AU特征的有效捕捉。其次,针对多标签分类中的样本均衡问题,既综合了数据增强、过采样和欠采样的样本数量均衡方法,又引入带权重的损失函数策略,从损失函数层面解决样本分布不均衡的问题。最后,论文搭建了抑郁症患者门诊视频帧数据集,通过新数据集在预训练模型上的微调,使得抑郁患者数据集上AU检测的平均F1-score达到59.5%,比之前的研究结果高出12.6%,达到了本领域内较高水准。同时通过抑郁症预测实验,确定了人脸AU检测用作抑郁症筛查的可能性。
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