申请/专利权人：大连百首企家科技有限公司

申请日：2024-05-17

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118197609B

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G16H20/10;G06V40/16;G06V10/762

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开

摘要：本发明涉及人脸表情数据识别技术领域，具体涉及一种基于人脸表情分析的麻醉镇痛效果评估方法。方法包括：获取待评估人员的面部图像和多张样本面部图像；基于每张面部图像中基准点之间的相对距离对每张面部图像进行聚类，对聚类簇进行凸包检测获得凸包区域；根据每个凸包区域内像素点的灰度值、梯度幅值以及位置分布，得到每个凸包区域的表情复杂度；根据每个基准点与其邻域内像素点的色调差异、饱和度差异、表情复杂度和位置分布，获得每个聚类簇的保留参数；基于特征重要度和保留参数确定特征点并进行标记；基于标记后的样本面部图像对神经网络进行训练，进而获得待评估人员的麻醉镇痛效果。本发明提高了麻醉过程中镇痛评估效果的准确度。

主权项：1.一种基于人脸表情分析的麻醉镇痛效果评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待评估人员的面部图像和预设数量张样本面部图像；分别基于每张面部图像中基准点之间的相对距离对每张面部图像进行聚类获得每个聚类簇，对每个聚类簇进行凸包检测获得每个聚类簇对应的凸包区域；根据每个凸包区域内像素点的灰度值、梯度幅值以及位置分布，得到每个凸包区域的表情复杂度；根据每个聚类簇内每个基准点与其邻域内像素点的色调差异、饱和度差异和所述表情复杂度，得到每个聚类簇内每个基准点的特征重要度；根据每个聚类簇内基准点的位置分布、所述特征重要度和所述表情复杂度，获得每个聚类簇的保留参数；基于每个聚类簇内基准点的特征重要度和所述保留参数确定每个聚类簇内的特征点，并在对应面部图像中进行标记；基于标记后的样本面部图像对神经网络进行训练获得麻醉镇痛效果评估网络；将标记好的待评估人员的面部图像输入到麻醉镇痛效果评估网络中，获得待评估人员的麻醉镇痛效果；所述分别基于每张面部图像中基准点之间的相对距离对每张面部图像进行聚类获得每个聚类簇，包括：对于任意一张面部图像：采用手肘法对面部图像进行处理获得k值；基于面部图像中基准点之间的相对距离，采用K-means聚类算法对面部图像中的所有基准点进行聚类获得k个聚类簇；所述根据每个凸包区域内像素点的灰度值、梯度幅值以及位置分布，得到每个凸包区域的表情复杂度，包括：对于第r个凸包区域：根据第r个凸包区域内每种灰度值出现的概率，计算第r个凸包区域内灰度值的信息熵；分别将第r个凸包区域内每个像素点的梯度幅值与灰度值的比值，记为每个像素点对应的第一特征值；分别将第r个凸包区域内每个像素点的横坐标与第r个凸包区域内所有像素点的横坐标的平均值之间的差异，记为每个像素点对应的横坐标差异；分别将第r个凸包区域内每个像素点的纵坐标与第r个凸包区域内所有像素点的纵坐标的平均值之间的差异，记为每个像素点对应的纵坐标差异；根据所述信息熵、所述第一特征值、所述横坐标差异和所述纵坐标差异，得到第r个凸包区域的表情复杂度；采用如下公式计算第r个凸包区域的表情复杂度： 其中，表示第r个凸包区域的表情复杂度，n表示第r个凸包区域内像素点的数量，表示第r个凸包区域内第i个像素点的梯度幅值，表示第r个凸包区域内第i个像素点的灰度值，G表示第r个凸包区域内像素点的灰度值的种类数，表示第r个凸包区域内第v种灰度值出现的概率，表示第r个凸包区域内所有像素点的横坐标的平均值，表示第r个凸包区域内所有像素点的纵坐标的平均值，表示归一化函数，表示取绝对值符号，表示以自然常数2为底数的对数函数；所述根据每个聚类簇内每个基准点与其邻域内像素点的色调差异、饱和度差异和所述表情复杂度，得到每个聚类簇内每个基准点的特征重要度，包括：对于第b个聚类簇内第f个基准点：分别将所述第f个基准点与其邻域内每个像素点之间的色调差异记为第f个基准点的邻域内每个像素点对应的第一差异；分别将所述第f个基准点的邻域内每个像素点与所述第f个基准点之间的饱和度的差值记为第f个基准点的邻域内每个像素点对应的第二差异；基于所述第一差异和所述第二差异，获得第b个聚类簇内第f个基准点的特征重要度，所述第一差异和所述第二差异均与特征重要度呈正相关关系。

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百度查询： 大连百首企家科技有限公司 一种基于人脸表情分析的麻醉镇痛效果评估方法

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