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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的抑郁倾向检测方法、存储介质及设备，包括：获取待预测人物视频，输入到预先训练好的基于多特征融合的抑郁倾向预测模型，得到最终抑郁倾向预测结果；模型处理过程，包括：根据待预测人物视频分别提取头部运动特征和面部表情特征；根据头部运动特征预测基于头动的抑郁倾向预测结果；根据面部表情特征预测基于表情的抑郁倾向预测结果；使用加权投票法对预测结果进行融合得到最终抑郁倾向预测结果。优点：结合表情及头动信息对抑郁倾向进行评估，可以缓解仅凭表情变化对抑郁倾向进行评估的不可靠性，通过时空块提取抽象时空信息，在不大量增加计算量的同时增强模型的视频理解能力，提高模型预测准确率。
主权项：1.一种基于多特征融合的抑郁倾向检测方法，其特征在于，包括：获取待预测人物视频，输入到预先训练好的基于多特征融合的抑郁倾向预测模型，得到最终抑郁倾向预测结果；所述基于多特征融合的抑郁倾向预测模型对输入的待预测人物视频的处理过程，包括：根据待预测人物视频分别提取头部运动特征和面部表情特征；根据所述头部运动特征预测基于头动的抑郁倾向预测结果；根据所述面部表情特征预测基于表情的抑郁倾向预测结果；使用加权投票法对基于头动的抑郁倾向预测结果和基于表情的抑郁倾向预测结果进行融合得到最终抑郁倾向预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 基于多特征融合的抑郁倾向检测方法、存储介质及设备
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