[发明专利]基于面部表情分析的甲状腺相关眼病识别方法、系统及终端

权利要求书

1.一种基于面部表情分析的甲状腺相关眼病识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别的人脸图像数据；

基于训练获得的甲状腺相关眼病识别模型，对待识别的人脸图像数据进行面部表情识别，以获得对应正常人脸识别的正常面部表情识别结果或对应甲状腺相关眼病人脸识别的患病面部表情识别结果；

其中，每种患病面部表情识别结果对应一种甲状腺相关眼病体征。

2.根据权利要求1中所述的基于面部表情分析的甲状腺相关眼病识别方法，其特征在于，所述甲状腺相关眼病识别模型的训练方式包括：

利用面部表情训练集训练获得所述甲状腺相关眼病识别模型；

其中，所述面部表情训练集包括：对应正常面部表情识别结果的正常人脸表情识别训练集以及对应各种患病面部表情识别结果的患病人脸表情识别训练集。

3.根据权利要求2中所述的基于面部表情分析的甲状腺相关眼病识别方法，其特征在于，所述患病人脸表情识别训练集包括：对应患病愤怒表情识别结果的多个具有患病愤怒特征的患病愤怒人脸图像样本、对应患病恐惧表情识别结果的多个具有患病恐惧特征的患病恐惧人脸图像样本、对应患病悲伤表情识别结果的多个具有患病悲伤特征的患病悲伤人脸图像样本、对应患病呆滞表情识别结果的多个具有患病呆滞特征的患病呆滞人脸图像样本以及对应患病厌恶表情识别结果的多个具有患病厌恶特征的患病厌恶人脸图像样本。

4.根据权利要求3中所述的基于面部表情分析的甲状腺相关眼病识别方法，其特征在于，所述甲状腺相关眼病体征包括：对应患病愤怒表情识别结果的第一甲状腺相关眼病体征、对应患病恐惧表情识别结果的第二甲状腺相关眼病体征、对应患病悲伤表情识别结果的第三甲状腺相关眼病体征、对应患病呆滞表情识别结果的第四甲状腺相关眼病体征以及对应患病厌恶表情识别结果的第五甲状腺相关眼病体征；

其中，所述第一甲状腺相关眼病体征包括：眼睑肿胀、眼球突出、眼睑退缩以及结膜充血；所述第二甲状腺相关眼病体征包括：眼睑肿胀、眼睑退缩以及眼球突出；所述第三甲状腺相关眼病体征包括：结膜水肿以及眼睑肿胀；所述第四甲状腺相关眼病体征包括：眼位异常、眼睑退缩以及眼球突出；所述第五甲状腺相关眼病体征包括：眼睑肿胀以及眼睑退缩。

5.根据权利要求3中所述的基于面部表情分析的甲状腺相关眼病识别方法，其特征在于，所述患病愤怒特征包括患病愤怒眼部特征；所述患病恐惧特征包括患病恐惧眼部特征；所述患病悲伤特征包括患病悲伤眼部特征；所述患病悲伤特征包括患病悲伤眼部特征；所述患病呆滞特征包括患病呆滞眼部特征；所述患病悲伤特征包括患病悲伤眼部特征；所述患病厌恶特征包括患病恐惧厌恶特征。

6.根据权利要求5中所述的基于面部表情分析的甲状腺相关眼病识别方法，其特征在于，所述患病愤怒特征还包括患病愤怒额头眉毛特征和/或患病愤怒脸下部分特征；所述患病恐惧特征还包括患病恐惧额头眉毛特征和/或患病恐惧脸下部分特征；所述患病悲伤特征还包括患病悲伤额头眉毛特征和/或患病悲伤脸下部分特征；所述患病呆滞特征还包括患病呆滞额头眉毛特征和/或患病呆滞脸下部分特征；所述患病厌恶特征还包括患病厌恶额头眉毛特征和/或患病厌恶脸下部分特征。

7.根据权利要求3中所述的基于面部表情分析的甲状腺相关眼病识别方法，其特征在于，所述正常人脸表情识别训练集包括：对应无表情识别结果的多个具有无表情特征的无表情人脸图像样本、对应正常愤怒表情识别结果的多个具有正常愤怒特征的正常愤怒人脸图像样本、对应正常恐惧表情识别结果的多个具有正常恐惧特征的正常恐惧人脸图像样本、对应正常悲伤表情识别结果的多个具有正常悲伤特征的正常悲伤人脸图像样本、对应正常呆滞表情识别结果的多个具有正常呆滞特征的正常呆滞人脸图像样本以及对应正常厌恶表情识别结果的多个具有正常厌恶特征的正常厌恶人脸图像样本。

8.根据权利要求1中所述的基于面部表情分析的甲状腺相关眼病识别方法，其特征在于，所述甲状腺相关眼病识别模型采用VGG-19网络结构。