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申请/专利权人：云南大学
摘要：本发明公开了一种基于眼部信息筛查吸毒人员的方法，该方法采集了被筛查者眼部视频图像信息，并构建了深度学习神经网络模型，从眼部视频图像信息中提取了瞳孔变化半径序列特征，然后将图像序列通道的特征与半径序列通道的特征进行特征融合，通过训练和验证后获得能用于筛查吸毒人员的模型，本发明方法解决当前技术阈值确定不准确、不充分利用吸毒人员眼部图像信息的问题，与传统方法筛选方法或单特征筛选方法相比，本发明方法更有效、可靠，准确率更高。
主权项：1.一种基于眼部信息筛查吸毒人员的方法，其特征在于，包括如下步骤：1采用眼部信息采集仪对被筛查者眼部进行视频图像信息采集，获得被筛查者在采集时间内的图像序列数据，对若干条图像序列数据进行预处理；2构建深度学习模型，使用视频理解的深度学习方法提取预处理后图像序列数据的特征，获得图像序列通道的特征hTRN；3使用全卷积神经网络与霍夫圆检测提取预处理后图像序列数据中瞳孔变化半径序列，再使用深度学习中的BiLSTM方法提取瞳孔变化半径序列特征，获得半径序列通道的特征hBiLSTM；4将图像序列通道的特征hTRN与半径序列通道的特征hBiLSTM进行特征融合，并加入注意力机制，获得特征值h′；5使用具有Sigmoid激活函数的全连接层对步骤4获得的融合特征进行分类筛选，通过训练验证后获得验证后的深度学习模型，用于吸毒人员筛查并获得被筛查者为吸毒人员的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南大学 一种基于眼部信息的筛查吸毒人员的方法
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