申请/专利权人：东北大学秦皇岛分校

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117898727A

主分类号：A61B5/16

分类号：A61B5/16;G06V40/20;G06V40/16;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/766;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;A61B5/11;A61B5/00

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.19#公开

摘要：本发明涉及抑郁症检测技术领域，尤其涉及一种基于步态和面部表情变化分析的抑郁症检测方法。包括以下步骤:获取待测用户行走时的步态数据及面部表情变化视频；对所述步态数据进行特征图像编码处理，获得步态特征图像；对所述面部表情变化视频进行特征图像编码处理，获得面部表情特征图像；基于完成训练的CNN‑LSTM模型，对所述步态特征图像和面部表情特征图像进行处理，得到预测结果。本发明提出了一种基于步态和面部表情变化分析的抑郁症检测方法，有效提高了抑郁症检测的准确度。

主权项：1.一种基于步态和面部表情变化分析的抑郁症检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取待测用户行走时的步态数据及面部表情变化视频；对所述步态数据进行特征图像编码处理，获得步态特征图像；对所述面部表情变化视频进行特征图像编码处理，获得面部表情特征图像；基于完成训练的CNN-LSTM模型，对所述步态特征图像和面部表情特征图像进行处理，得到预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东北大学秦皇岛分校 一种基于步态和面部表情变化分析的抑郁症检测方法

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