公开(公告)号：CN116741336A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310324751.8

申请日：2023-03-30

Applicant: 上海大学 ,  上海大学温州研究院

Inventor： 宋海洋 ,  陆小锋 ,  刘学锋

IPC: G16H20/30 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06V40/16 ,  G06V40/18 ,  G06V10/30 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及康复训练技术领域，且公开了一种脑卒中病人康复训练专注度分析方法，包括以下步骤：步骤S1：构建脑卒中病人头部及面部图像数据集，采集资料，将采集到的视频利用OpenCV等工具进行人脸识别，进行相关处理；步骤S2：头部姿态估计，步骤S3：视线估计，步骤S4：专注度分析。该脑卒中病人康复训练专注度分析方法，通过采集脑卒中病人进行机器人辅助康复训练时的面部视频，识别视频中的人脸图像并逐帧截取出来，进行相关的图像增强、滤波等处理，构成脑卒中病人头部及面部数据集，将基于深度学习的头部姿态估计和视线估计方法引入脑卒中病人康复训练专注度研究中，在新建数据集上进行训练测试，并在公共数据集上做对比试验，并取得了良好的效果。

公开(公告)号：CN114429659B

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202210087537.0

申请日：2022-01-25

Applicant: 上海大学

Inventor： 朱啸宇 ,  陆小锋 ,  曾凤珍 ,  宋海洋 ,  朱民耀 ,  王鹤玮 ,  贾杰

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开的一种基于自注意力的卒中患者表情识别方法及系统，包括：获取卒中患者表情数据集，构建基于ViT的表情识别模型，通过人脸表情数据集和所述卒中患者表情数据集对所述基于ViT的表情识别模型进行训练，通过训练好的基于ViT的表情识别模型识别卒中患者表情的类别。本发明通过构建基于ViT的表情识别模型，以人脸表情数据集作为输入进行预训练得到预训练模型后，再以卒中患者表情数据集增强后的数据集为输入对预训练模型进行训练，使得基于ViT的表情识别模型能够识别轻量级卒中患者表情。

公开(公告)号：CN114429659A

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN202210087537.0

申请日：2022-01-25

Applicant: 上海大学

Inventor： 朱啸宇 ,  陆小锋 ,  曾凤珍 ,  宋海洋 ,  朱民耀 ,  王鹤玮 ,  贾杰

IPC: G06V40/16 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开的一种基于自注意力的卒中患者表情识别方法及系统，包括：获取卒中患者表情数据集，构建基于ViT的表情识别模型，通过人脸表情数据集和所述卒中患者表情数据集对所述基于ViT的表情识别模型进行训练，通过训练好的基于ViT的表情识别模型识别卒中患者表情的类别。本发明通过构建基于ViT的表情识别模型，以人脸表情数据集作为输入进行预训练得到预训练模型后，再以卒中患者表情数据集增强后的数据集为输入对预训练模型进行训练，使得基于ViT的表情识别模型能够识别轻量级卒中患者表情。