本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及基于微表情治疗方法、装置、系统与计算机可读存储介质。
背景技术：
大量研究事实表明，处于高应激环境下的人群是心理危机高发群体，其心理危机不仅影响着其自身健康，还伴随着不可预见、突发性的社会暴力行为，直接威胁着周边社会环境的安全和稳定。因此，对该部分人群的心理状况进行及时了解及监控有利于防患于未然。而针对公检法办案机关，通过微表情判断心理状况，以达到协助办案的目的，可以大大提高刑侦效率，挽救财产损失。而针对出入境关口，微表情技术协助进出人员排查，可将安全隐患拒于国门之外......
因此，利用大数据分析和人工智能技术对此类人员进行无感筛查及准确区分，及时地发现心理隐患人员，防患于未然，是当前社会面临的一项紧迫而又重要的技术任务。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提出一种基于微表情治疗方法、装置、系统与计算机可读存储介质，旨在提高诊断正确率。
为实现上述目的，本发明提供一种基于微表情治疗方法，所述基于微表情治疗方法包括如下步骤：
采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；
获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；
基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。
可选地，所述基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状的步骤包括：
识别出所述第一病历信息对应的疾病种类；
将所述疾病种类和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状。
可选地，所述将所述疾病种类、所述患者行为和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状的步骤之前，所述基于微表情治疗方法还包括：
跟踪采集训练对象的第二面部图像，并基于所述第二面部图像，识别出所述训练对象的第二微表情；
获取所述训练对象的第二病历信息，并跟踪记录所述训练对象的第二病情症状、第二治疗方案和治疗效果，所述第二病历信息包括疾病种类；
基于所述治疗效果，分别从所述第二微表情、所述第二病情症状和所述第二治疗方案中筛选出待训练微表情、待训练病情症状和待训练治疗方案；
基于所述第二病历信息、所述待训练微表情、所述待训练病情症状和所述待训练治疗方案，采用树模型进行监督建模，以得到所述预构建模型。
可选地，所述基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案的步骤包括：
基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应；
基于所述第一病情症状和所述应激反应，确定所述目标对象的治疗方案。
可选地，所述基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应的步骤包括：
基于所述第一微表情，判断所述目标对象的精神状态，所述第一微表情至少包括两帧；
基于所述第一病情症状和所述精神状态，预测所述目标对象的应激反应。
可选地，所述采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情的步骤包括：
基于机器视觉采集目标对象的第一面部图像，并识别出所述第一面部图像的特征点，所述特征点包括眼睛和嘴巴；
确定所述特征点对应的识别区域，并识别出所述识别区域中特征对象的姿态；
基于所述姿态，识别出所述目标对象的第一微表情。
可选地，所述获取所述目标对象的第一病历信息的步骤包括：
获取所述目标对象的医学影像图片，并识别所述医学影像图片，以确定所述目标对象的第一病历信息；
或者，
获取所述目标对象的病历文本，并识别所述病历文本，以确定所述目标对象的第一病历信息。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于微表情治疗装置，所述基于微表情治疗装置包括：
第一识别模块，用于采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；
第二识别模块，用于获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；
确定模块，用于基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。
可选地，所述第二识别模块还用于：
识别出所述第一病历信息对应的疾病种类；
将所述疾病种类和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状。
可选地，所述基于微表情治疗装置还包括训练模块，所述训练模块用于：
跟踪采集训练对象的第二面部图像，并基于所述第二面部图像，识别出所述训练对象的第二微表情；
获取所述训练对象的第二病历信息，并跟踪记录所述训练对象的第二病情症状、第二治疗方案和治疗效果，所述第二病历信息包括疾病种类；
基于所述治疗效果，分别从所述第二微表情、所述第二病情症状和所述第二治疗方案中筛选出待训练微表情、待训练病情症状和待训练治疗方案；
基于所述第二病历信息、所述待训练微表情、所述待训练病情症状和所述待训练治疗方案，采用树模型进行监督建模，以得到所述预构建模型。
可选地，所述确定模块还用于：
基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应；
基于所述第一病情症状和所述应激反应，确定所述目标对象的治疗方案。
可选地，所述确定模块还用于：
基于所述第一微表情，判断所述目标对象的精神状态，所述第一微表情至少包括两帧；
基于所述第一病情症状和所述精神状态，预测所述目标对象的应激反应。
可选地，所述第一识别模块还用于：
基于机器视觉采集目标对象的第一面部图像，并识别出所述第一面部图像的特征点，所述特征点包括眼睛和嘴巴；
确定所述特征点对应的识别区域，并识别出所述识别区域中特征对象的姿态；
基于所述姿态，识别出所述目标对象的第一微表情。
可选地，所述第二识别模块还用于：
获取所述目标对象的医学影像图片，并识别所述医学影像图片，以确定所述目标对象的第一病历信息；
或者，
获取所述目标对象的病历文本，并识别所述病历文本，以确定所述目标对象的第一病历信息。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于微表情治疗系统，所述基于微表情治疗系统包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于微表情治疗程序，所述基于微表情治疗程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于微表情治疗方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于微表情治疗程序，所述基于微表情治疗程序被处理器执行时实现如上所述的基于微表情治疗方法的步骤。
本发明提出的基于微表情治疗方法，采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。本发明还公开了一种基于微表情治疗装置、系统和计算机可读存储介质。本发明在判断目标对象的病情症状时，除了根据病历信息进行判断之外，还结合了微表情，可以反映目标对象的精神状态，从而从身体和心理两个角度判断出目标对象的病情症状，提高了诊断准确率，从而为目标对象匹配更为有效的治疗方案。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的系统结构示意图；
图2为本发明基于微表情治疗方法第一实施例的流程示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的系统结构示意图。
如图1所示，该系统可以包括：处理器1001，例如cpu，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的系统结构并不构成对系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于微表情治疗程序。
其中，操作系统是管理和控制基于微表情治疗系统与软件资源的程序，支持网络通信模块、用户接口模块、基于微表情治疗程序以及其他程序或软件的运行；网络通信模块用于管理和控制网络接口1002；用户接口模块用于管理和控制用户接口1003。
在图1所示的基于微表情治疗系统中，所述基于微表情治疗系统通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于微表情治疗程序，并执行下述基于微表情治疗方法各个实施例中的操作。
基于上述硬件结构，提出本发明基于微表情治疗方法实施例。
参照图2，图2为本发明基于微表情治疗方法第一实施例的流程示意图，所述方法包括以下步骤：
步骤s10，采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；
步骤s20，获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；
步骤s30，基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。
本实施例的基于微表情治疗方法可运用于国家安全(安检)、司法实践(审讯)、临床医学(医患沟通)、广告与消费(监测消费者的真实态度)等各个行业领域的真实意图检测的基于微表情治疗系统中，为方便描述，本实施例以戒毒所作为应用场景，戒毒所学员或者志愿者作为目标对象，基于微表情治疗系统以治疗系统简称。
可以理解的，在实际戒毒过程中，由于每个目标对象的病情症状不同，心理状态不同，导致每个目标对象对戒毒的接受表现也是不同的，此类对象是心理危机高发群体，其心理危机不仅影响着其自身健康，还伴随着不可预见、突发性的社会暴力行为，因此，需要对此类目标对象进行监控判断，并及时给出治疗方案。
本实施例的基于微表情治疗方法，通过机器视觉，如摄像头，实时采集目标对象(戒毒所学员或者志愿者)的面部图像，再通过机器学习，从面部图像中识别出目标对象的微表情，再根据微表情和目标对象的病历信息，识别出目标对象的病情症状，并为目标对象匹配治疗方案。
以下将对各个步骤进行详细说明：
步骤s10，采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情。
在本实施例中，治疗系统通过机器视觉，如摄像头等，采集目标对象的第一面部图像，并从第一目标图像中识别出目标对象的第一微表情。在具体实施时，目标对象所在的空间，如房间等，安装有摄像头等采集装置，且摄像头等采集装置可以实时或者定时工作，实时或者定时采集所在空间的视频画面或者图像，治疗系统在从采集的视频画面或者图像中识别出包含目标对象的画面，再定位到目标对象的面部图像，再识别目标对象的微表情。
进一步地，在一实施例中，步骤s10包括：
步骤a1，基于机器视觉采集目标对象的第一面部图像，并识别出所述第一面部图像的特征点，所述特征点包括眼睛和嘴巴；
在一实施例中，为加快识别效率，治疗系统在识别目标对象的微表情过程中，基于机器视觉采集到目标对象的第一面部图像后，先识别出第一面部图像的关键点，也即特征点，其中，特征点包括眼睛和嘴巴。
步骤a2，确定所述特征点对应的识别区域，并识别出所述识别区域中特征对象的姿态；
接着，确定特征点对应的识别区域，可以理解的，人类微表情的判断主要集中在眼睛、嘴巴、眉头、脸颊等部位，而人脸的其他地方，如额头、下巴等并没有很大的参考价值，因此，对于目标对象的整个面部图像，只需挑选出要识别的识别区域即可，其他区域不需要识别，从而可以达到缩短识别时间的技术效果。
具体的，确定眼睛和嘴巴在第一面部图像的位置，并确定眼睛和嘴巴的长度，以该长度作为半径，以眼睛和嘴巴作为起点，画圆，所得区域即为识别区域。
此时，只需识别出识别区域中特征对象的姿态即可，而不需要识别其他区域，其中特征对象包括眉毛、眼睑、嘴巴等。
步骤a3，基于所述姿态，识别出所述目标对象的第一微表情。
最后，根据特征对象的姿态，识别出目标对象的第一微表情。
具体的，上眼睑提升，露出更多的虹膜上缘，嘴巴张大，则目标对象的微表情为惊讶；
眉毛皱起并抬高，眉毛在内侧形成扭曲，上眼睑提升，露出虹膜，则目标对象的微表情为恐惧；
上唇提升，鼻翼两侧形成鼻唇沟，则目标对象的微表情为厌恶；
眉头上扬，眉毛整体保持下压，则目标对象的微表情为悲伤；
上眼睑提升的同时，下眼睑绷紧，则目标对象的微表情为愤怒；
眼睛眯起，有鱼尾纹，下眼睑绷紧、提升，凸起，嘴角翘起，拉伸有鼻唇沟，脸颊隆起，则目标对象的微表情为愉悦等。
也即，在一实施例中，治疗系统在识别目标对象的面部表情过程中，只需识别少数区域，不需要识别整个面部图像，减少了识别范围，缩短了识别时间。
步骤s20，获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状。
在本实施例中，治疗系统获取目标对象的第一病历信息，并通过第一病历信息和第一微表情，识别出目标对象的第一病情症状，也即，在判断目标对象的第一病情症状时，除了从病历信息中判断目标对象的身体状况，还结合微表情，判断目标对象的精神状况，做到身心结合，以此识别出的目标对象的病情症状更为准确。
具体的，在一实施例中，获取所述目标对象的第一病历信息的步骤包括：
步骤b1，获取所述目标对象的医学影像图片，并识别所述医学影像图片，以确定所述目标对象的第一病历信息；
在一实施例中，治疗系统通过获取目标对象的医学影像图片，对医学影像图片进行识别，从而识别出目标对象的第一病历信息，具体的，可以视频图像处理(cv)技术处理ct、mri等医学影像图片，从而识别出目标对象的病历信息，其中病历信息包括疾病种类。
或者，
步骤b2，获取所述目标对象的病历文本，并识别所述病历文本，以确定所述目标对象的第一病历信息。
在一实施例中，治疗系统通过获取目标对象的病历文本，对病历文本进行识别，从而识别出目标对象的第一病历信息，具体的，对案例、检测量表等病历文本，首先通过案例记录进行分词、实体识别(患者行为、疾病种类、药物、治疗方案)整理成对应形式的数据，对检测量表中的症状、得分抽取，结合最终目标对象的诊断结果和治疗效果，通过自然语言处理(nlp)算法，预测目标对象在不同精神状态的患病概率，也即第一病历信息。
进一步地，在一实施例中，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状的步骤包括：
步骤b3，识别出所述第一病历信息对应的疾病种类；
在一实施例中，通过上述上述步骤b1或者步骤b2的识别方式，识别出第一病历信息对应的疾病种类。
步骤b4，将所述疾病种类和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状。
接着，将疾病种类和第一微表情输入预构建模型中，从而识别出目标对象的第一病情症状。
其中，预构建模型可选为树模型，如随机森林模型等。
因此，在步骤b4之前，基于微表情治疗方法还包括：
跟踪采集训练对象的第二面部图像，并基于所述第二面部图像，识别出所述训练对象的第二微表情；
获取所述训练对象的第二病历信息，并跟踪记录所述训练对象的第二病情症状、第二治疗方案和治疗效果，所述第二病历信息包括疾病种类；
基于所述治疗效果，分别从所述第二微表情、所述第二病情症状和所述第二治疗方案中筛选出待训练微表情、待训练病情症状和待训练治疗方案；
基于所述第二病历信息、所述待训练微表情、所述待训练病情症状和所述待训练治疗方案，采用树模型进行监督建模，以得到所述预构建模型。
也即，通过数据统计以及机器学习，训练得到预构建模型，从而在后续的识别过程中，只需将相关的参数，如微表情和病情症状等，输入到模型中，即可得到对应的识别结果。
具体的，跟踪采集训练对象的第二面部图像，再识别出训练对象的第二微表情，此外，还跟踪记录训练对象的第二病情症状和第二治疗方案，以及治疗效果，并从治疗效果中，筛选出治疗有效的数据，也即筛选出待训练微表情、待训练病情症状和待训练治疗方案，也即此时得到了模型的输入和输出，再以此训练模型。
在训练过程中，采用罗辑回归、svm、lightgbm、随机森林等树模型进行监督建模，从而训练得到预构建模型。
步骤s30，基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。
在本实施例中，在判断出目标对象的第一病情症状之后，即可对症下药，也即确定目标对象的第一治疗方案，具体可事先建立病情症状与治疗方案的映射表，声明哪种病情症状对应哪些治疗方案；也可以采用深度学习的方式，采用大量病例数据中的病情症状和治疗方案，不断学习，从而自动判断当前病情症状对应的是哪些治疗方案。
需要说明的是，病情症状与治疗方案可以是一对一的关系，也可以是一对多，或者多对一的关系。此外，本文所说的第一、第二等词汇，仅是为了区分同一技术特征的不同应用。
本实施例采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。本发明还公开了一种基于微表情治疗装置、系统和计算机可读存储介质。本发明在判断目标对象的病情症状时，除了根据病历信息进行判断之外，还结合了微表情，可以反映目标对象的精神状态，从而从身体和心理两个角度判断出目标对象的病情症状，提高了诊断准确率，从而为目标对象匹配更为有效的治疗方案。
进一步地，基于本发明基于微表情治疗方法第一实施例，提出本发明基于微表情治疗方法第二实施例。
基于微表情治疗方法的第二实施例与基于微表情治疗方法的第一实施例的区别在于，步骤s30包括：
步骤c1，基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应；
步骤c2，基于所述第一病情症状和所述应激反应，确定所述目标对象的治疗方案。
本实施例的治疗系统还可以根据目标对象的病情症状预测目标对象的应激反应，从而及时调整治疗方案，提高治疗方案的匹配度。
以下将对各个步骤进行详细说明：
步骤c1，基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应。
在本实施例中，治疗系统在判断出目标对象的第一病情症状之后，即可根据第一病情症状的一般病理知识，预测当前目标对象的后续症状，即应激反应，如目标对象因戒毒口服某一药物后抽搐，则可预测目标对象未来存在口吐白沫等应激反应。
进一步地，在一实施例中，步骤c1包括：
步骤c11，基于所述第一微表情，判断所述目标对象的精神状态，所述第一微表情至少包括两帧；
在一实施例中，在预测目标对象的应激反应过程中，还可结合目标对象的精神状态一同判断，因此，需根据至少两帧的微表情，判断出当前目标对象的精神状态，如判断目标对象因戒毒表现出来的愤怒，痛苦，平静等微表情，以此判断目标对象的对药物的接受程度等。
步骤c12，基于所述第一病情症状和所述精神状态，预测所述目标对象的应激反应。
在一实施例中，通过病情症状和精神状态，预测目标对象的应激反应，如目标对象的病情症状是心悸，精神状态是恐惧；跟目标对象的病情症状是心悸，精神状态是平静，两者预测的应激反应是不同的，前者目标对象可能会恶化，不适合加重药物，也即目标对象应激反应大，后者目标对象可能不会恶化，可以加重药物，也即目标对象应激反应不大等。
步骤c2，基于所述第一病情症状和所述应激反应，确定所述目标对象的治疗方案。
在本实施例中，治疗系统根据第一病情症状和应激反应，可以选择更为适合目标对象的治疗方案，如应激反应大的，可适当减少相关药物的剂量，应激反应小的可适当增加相关药物的剂量等。
本实施例治疗系统还可以根据目标对象的病情症状预测目标对象的应激反应，从而及时调整治疗方案，为目标对象匹配更为合适的治疗方案，提高治疗方案的匹配度。
本发明还提供一种基于微表情治疗装置。本发明基于微表情治疗装置包括：
第一识别模块，用于采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；
第二识别模块，用于获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；
确定模块，用于基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。
可选地，所述第二识别模块还用于：
识别出所述第一病历信息对应的疾病种类；
将所述疾病种类和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状。
可选地，所述基于微表情治疗装置还包括训练模块，所述训练模块用于：
跟踪采集训练对象的第二面部图像，并基于所述第二面部图像，识别出所述训练对象的第二微表情；
获取所述训练对象的第二病历信息，并跟踪记录所述训练对象的第二病情症状、第二治疗方案和治疗效果，所述第二病历信息包括疾病种类；
基于所述治疗效果，分别从所述第二微表情、所述第二病情症状和所述第二治疗方案中筛选出待训练微表情、待训练病情症状和待训练治疗方案；
基于所述第二病历信息、所述待训练微表情、所述待训练病情症状和所述待训练治疗方案，采用树模型进行监督建模，以得到所述预构建模型。
可选地，所述确定模块还用于：
基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应；
基于所述第一病情症状和所述应激反应，确定所述目标对象的治疗方案。
可选地，所述确定模块还用于：
基于所述第一微表情，判断所述目标对象的精神状态，所述第一微表情至少包括两帧；
基于所述第一病情症状和所述精神状态，预测所述目标对象的应激反应。
可选地，所述第一识别模块还用于：
基于机器视觉采集目标对象的第一面部图像，并识别出所述第一面部图像的特征点，所述特征点包括眼睛和嘴巴；
确定所述特征点对应的识别区域，并识别出所述识别区域中特征对象的姿态；
基于所述姿态，识别出所述目标对象的第一微表情。
可选地，所述第二识别模块还用于：
获取所述目标对象的医学影像图片，并识别所述医学影像图片，以确定所述目标对象的第一病历信息；
或者，
获取所述目标对象的病历文本，并识别所述病历文本，以确定所述目标对象的第一病历信息。
本发明还提供一种计算机可读存储介质。
本发明计算机可读存储介质上存储有基于微表情治疗程序，所述基于微表情治疗程序被处理器执行时实现如上所述的基于微表情治疗方法的步骤。
其中，在所述处理器上运行的基于微表情治疗程序被执行时所实现的方法可参照本发明基于微表情治疗方法各个实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端系统(可以是机器人，计算机，服务器，或者网络系统等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书与附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
1.一种基于微表情治疗方法，其特征在于，所述基于微表情治疗方法包括：
采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；
获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；
基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。
2.如权利要求1所述的基于微表情治疗方法，其特征在于，所述基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状的步骤包括：
识别出所述第一病历信息对应的疾病种类；
将所述疾病种类和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状。
3.如权利要求2所述的基于微表情治疗方法，其特征在于，所述将所述疾病种类、所述患者行为和所述第一微表情输入预构建模型中，以识别出目标对象的第一病情症状的步骤之前，所述基于微表情治疗方法还包括：
跟踪采集训练对象的第二面部图像，并基于所述第二面部图像，识别出所述训练对象的第二微表情；
获取所述训练对象的第二病历信息，并跟踪记录所述训练对象的第二病情症状、第二治疗方案和治疗效果，所述第二病历信息包括疾病种类；
基于所述治疗效果，分别从所述第二微表情、所述第二病情症状和所述第二治疗方案中筛选出待训练微表情、待训练病情症状和待训练治疗方案；
基于所述第二病历信息、所述待训练微表情、所述待训练病情症状和所述待训练治疗方案，采用树模型进行监督建模，以得到所述预构建模型。
4.如权利要求1所述的基于微表情治疗方法，其特征在于，所述基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案的步骤包括：
基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应；
基于所述第一病情症状和所述应激反应，确定所述目标对象的治疗方案。
5.如权利要求4所述的基于微表情治疗方法，其特征在于，所述基于所述第一病情症状，预测所述目标对象的应激反应的步骤包括：
基于所述第一微表情，判断所述目标对象的精神状态，所述第一微表情至少包括两帧；
基于所述第一病情症状和所述精神状态，预测所述目标对象的应激反应。
6.如权利要求1所述的基于微表情治疗方法，其特征在于，所述采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情的步骤包括：
基于机器视觉采集目标对象的第一面部图像，并识别出所述第一面部图像的特征点，所述特征点包括眼睛和嘴巴；
确定所述特征点对应的识别区域，并识别出所述识别区域中特征对象的姿态；
基于所述姿态，识别出所述目标对象的第一微表情。
7.如权利要求1-6任一项所述的基于微表情治疗方法，其特征在于，所述获取所述目标对象的第一病历信息的步骤包括：
获取所述目标对象的医学影像图片，并识别所述医学影像图片，以确定所述目标对象的第一病历信息；
或者，
获取所述目标对象的病历文本，并识别所述病历文本，以确定所述目标对象的第一病历信息。
8.一种基于微表情治疗装置，其特征在于，所述基于微表情治疗装置包括：
第一识别模块，用于采集目标对象的第一面部图像，并基于所述第一面部图像，识别出所述目标对象的第一微表情；
第二识别模块，用于获取所述目标对象的第一病历信息，基于所述第一病历信息和所述第一微表情，识别出所述目标对象的第一病情症状；
确定模块，用于基于所述第一病情症状，确定所述目标对象的第一治疗方案。
9.一种基于微表情治疗系统，其特征在于，所述基于微表情治疗系统包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于微表情治疗程序，所述基于微表情治疗程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于微表情治疗方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于微表情治疗程序，所述基于微表情治疗程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于微表情治疗方法的步骤。
技术总结