一种基于面部运动单元的抑郁症检测系统

本发明公开了一种基于面部运动单元的抑郁症检测系统，包括MTCNN模型、PLFD模型、AU R‑CNN模型与逻辑回归神经网络，本发明设计一种新的损失函数算法，解决在深度学习中由几何约束与数据不平衡问题限制的图片识别准确性问题，扩大人脸图像识别范围，并通过设置AU划分规则将MTCNN模型与PLFD模型输出的结果编码到AU R‑CNN模型中，将每张人脸图像视为一组独立的区域，对人脸进行区域划分并获取人脸图像中的关键点，能够做到在更细的粒度上对人脸的局部区域进行神经运动单元的识别，从而达到更高的精度，提高抑郁症检测的准确性。