基于多特征融合与多任务学习的单侧面瘫多分支评估方法、系统、介质及设备

本发明涉及计算机视觉领域，公开了一种基于多特征融合与多任务学习的单侧面瘫多分支评估方法、系统、介质及设备，其包括：将采集到的正面人脸指定表情动作视频进行预处理后，保留可检测出人脸区域的视频帧；提取目标面神经分支区域的局部动态对称特征和极限动作状态下的全局静态人脸特征，并进行特征融合，融合的特征与全局静态人脸特征相加合并，得到合并后的共享特征；将共享特征同时输入分类子网络和回归子网络中，得到是否面瘫的分类概率值和面瘫严重程度的初步回归估计值，结合分类概率值与可学习参数，对初步回归估计值进行增强回归，得到最终回归估计值；对回归估计值进行数据后处理，得到最终的面瘫严重程度评估级别。