[发明专利]自闭症的评估方法、评估装置、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种自闭症的评估方法，其特征在于，包括：

对待评估用户的人脸图像进行关键点识别，得到每个关键点的坐标信息；

基于所述坐标信息确定所述待评估用户面部的对称性特征，所述对称性特征用于表征所述待评估用户的左侧面部和右侧面部的对称性；

将所述对称性特征输入预先训练的评估模型中处理，得到所述待评估用户的评估结果。

2.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，在所述对待评估用户的人脸图像进行关键点识别之前，还包括：

获取所述待评估用户的初始人脸图像；

按照预设比例对所述初始人脸图像进行缩放；

对缩放后的所述初始人脸图像执行旋转操作，得到所述人脸图像，所述人脸图像中所述用户的左眼和右眼在同一水平线上。

3.如权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述对称性特征包括角度特征，所述基于所述坐标信息确定所述待评估用户面部的对称性特征，包括：

基于所述坐标信息计算所述人脸图像中左侧面部的眉毛与右侧面部的眉毛之间的第一连线与所述水平线之间的第一角度；

和/或，基于所述坐标信息计算所述人脸图像中左侧面部的鼻子与右侧面部的鼻子之间的第二连线与所述水平线之间的第二角度；

和/或，基于所述坐标信息计算所述人脸图像中左侧面部的唇部与右侧面部的唇部之间的第三连线与所述水平线之间的第三角度；

基于所述第一角度和/或所述第二角度和/或所述第三角度确定所述角度特征。

4.如权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述对称性特征包括区域特征，所述基于所述坐标信息确定所述待评估用户面部的对称性特征，包括：

基于所述坐标信息从所述人脸图像中确定预设特征对应的区域组，所述预设特征包括眉毛、眼部、鼻子以及唇部中的至少一个特征，所述区域组包括对应的所述预设特征在所述人脸图像中左侧面部的第一区域以及在右侧面部的第二区域；

基于所述第一区域和所述第二区域确定每个所述区域组的组特征；

基于所述组特征确定所述区域特征。

5.如权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述对称性特征包括质心特征，所述基于所述坐标信息确定所述待评估用户面部的对称性特征，包括：

基于所述坐标信息确定所述人脸图像中左侧面部的第一质心和右侧面部的第二质心；

计算所述第一质心与第二质心之间的欧式距离值，得到所述质心特征。

6.如权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述对称性特征包括奇异值特征，所述基于所述坐标信息确定所述待评估用户面部的对称性特征，包括：

基于所述坐标信息计算所述人脸图像中左侧面部的奇异值的第一矩阵和右侧面部的奇异值的第二矩阵；

计算所述第一矩阵的迹与所述第二矩阵的迹之间的差值，得到所述奇异值特征。

7.如权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述对称性特征包括结构特征，所述基于所述坐标信息确定所述待评估用户面部的对称性特征，包括：

基于所述坐标信息计算所述人脸图像中左侧面部图像的第一灰度均值和右侧面部图像的第二灰度均值；

基于所述左侧面部图像中每个像素点的灰度值和所述第一灰度均值确定第一灰度方差；

基于所述右侧面部图像中每个像素点的灰度值和所述第二灰度均值确定第二灰度方差；

基于所述第一灰度均值、所述第二灰度均值、所述第一灰度方差以及所述第二灰度方差确定所述结构特征。

8.如权利要求1-7任意一项所述的评估方法，其特征在于，所述对称性特征包括角度特征、区域特征、质心特征、奇异值特征以及结构特征中的至少两种特征，所述将所述对称性特征输入预先训练的评估模型中之前，还包括：

对每个所述对称性特征执行归一化处理；

对归一化后的各个所述对称性特征进行特征拼接，得到综合特征；

所述将所述对称性特征输入预先训练的评估模型，以得到所述待评估用户的评估结果为：

将所述综合特征输入预先训练的评估模型，得到所述评估结果。