结合多级特征依赖与多尺度上下文特征的抑郁识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种结合多级特征依赖与多尺度上下文特征的抑郁识别方法，包括：搭建并改进ResNet101，获得C2、C3、C4及C5四个代表不同级别语义信息和细节信息的情感表征；将多级情感表征输入到多层双向门控网络，提取多级特征间的依赖关系；将多级情感表征发送到多尺度自适应上下文模块，提取相应的多尺度上下文特征，通过跨级融合得到各级的多尺度情感表示O3、O4和O5；将C5级情感表征导入卷积注意力模块，获得带有显著情感区域的情感表示D；通过特征融合得到多线索情感特征E，通过分类网络进行抑郁识别。本发明同时结合级内关联与级间关联来获取更深层更全面的情感，并且对噪声具有鲁棒性。
基本信息
专利标题 ：
结合多级特征依赖与多尺度上下文特征的抑郁识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494770A
申请号 ：
CN202210035384.5
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-12
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张小瑞原春霖孙伟刘青山
申请人 ：
南京信息工程大学
申请人地址 ：
江苏省南京市浦口区宁六路219号
代理机构 ：
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 ：
陈月菊
优先权 ：
CN202210035384.5
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/40 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20220112
申请日 : 20220112
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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