基于生成对抗网络的新生儿疼痛表情识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210147904.1

申请日：

2022-02-17

公开(公告)号：

CN114639138B

公开(公告)日：

2025-04-08

发明(设计)人：

潘赟赵益晟朱怀宇陈朔晖

申请人：

浙江大学

申请人地址：

310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

IPC主分类号：

G06V40/16

IPC分类号：

G06V10/82 G06N3/045 G06N3/0464 G06N3/0475 G06N3/084 G06N3/09 G06N3/094

代理机构：

杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241

代理人：

王利强

法律状态：

授权

国省代码：

浙江省杭州市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-04-08	授权	授权

共 50 条

[1]

基于生成对抗网络的新生儿疼痛表情识别方法 [P].

潘赟 ;

赵益晟 ;

朱怀宇 ;

陈朔晖 .

中国专利 :CN114639138A ,2022-06-17

[2]

基于双流卷积神经网络的新生儿疼痛表情识别方法 [P].

吕方惠 ;

闫静杰 ;

李海波 ;

朱康 ;

宋宇康 ;

卢官明 .

中国专利 :CN111401117B ,2020-07-10

[3]

一种基于视频分析的新生儿疼痛表情识别方法 [P].

卢官明 ;

蔡飞 ;

李晓南 ;

闫静杰 .

中国专利 :CN107330393A ,2017-11-07

[4]

基于双通道特征深度学习的新生儿疼痛表情识别方法 [P].

朱金朵 ;

卢官明 ;

李晓南 ;

闫静杰 ;

李海波 .

中国专利 :CN106682616B ,2017-05-17

[5]

基于生成对抗网络的多姿态面部表情识别方法 [P].

黄鹤 ;

韩子阳 .

中国专利 :CN110222668B ,2019-09-10

[6]

一种基于深度神经网络的新生儿疼痛表情识别方法 [P].

卢官明 ;

洪强 ;

李晓南 ;

闫静杰 .

中国专利 :CN107392109A ,2017-11-24

[7]

基于双通道三维卷积神经网络的新生儿疼痛表情识别方法 [P].

卢官明 ;

耿惠惠 ;

李晓南 ;

闫静杰 ;

卢峻禾 .

中国专利 :CN108363979A ,2018-08-03

[8]

基于深度3D残差网络的新生儿疼痛表情识别方法及系统 [P].

卢官明 ;

蒋银银 ;

李晓南 ;

卢峻禾 .

中国专利 :CN108596069A ,2018-09-28

[9]

基于稀疏表示的新生儿疼痛与非疼痛表情分类识别方法 [P].

卢官明 ;

李晓南 .

中国专利 :CN102663450B ,2012-09-12

[10]

基于多头多层次特征稀疏transformer的新生儿疼痛表情识别方法 [P].

闫静杰 ;

蒋嘉铭 ;

袁中允 ;

谢林君 ;

周晓阳 ;

刘颖 .

中国专利 :CN118644884B ,2025-09-12

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