[发明专利]用于儿童ADHD筛查评估系统的表情特征向量确定方法

权利要求书

1.一种用于儿童ADHD筛查评估系统的表情特征向量确定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1使用级联卷积神经网络对儿童的面部表情图像进行分析识别，识别出面部关键特征点集合，然后根据这些关键特征点的位置P_L推得与表情运动单元相关的对应肌肉的位置P_AU，在此基础上，构建基于VGGNet的ROI Nets，通过裁剪出网络第12层得到的featuremap，由此得到对应每个AU的特征表示，将所有特征向量拼接即得到表示该时刻表情特征的整体向量F_AU；

步骤2利用一个多层LSTM结构对时序化的表情特征向量进行处理，完成对多AU的多任务二值分类问题，得出基于AU特征激活概率的表情特征序列表达F_exp。

2.如权利要求1所述的用于儿童ADHD筛查评估系统的表情特征向量确定方法，其特征在于，所述步骤2中，如果在表情特征序列中出现了一些可以被判定为异常动作的AU，相对应的帧会被标注为问题帧，再反推回视频得到表情异常的时段。

3.如权利要求1或2所述的用于儿童ADHD筛查评估系统的表情特征向量确定方法，其特征在于，所述步骤1中，放置在儿童面部正前方的摄像头来拍摄儿童的面部表情，得到一段视频V_Front，然后使用级联卷积神经网络对视频中的每一帧进行分析识别。