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龙图腾网获悉成都大学申请的专利一种基于改进的大数据算法识别患者唇语的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115546896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211259922.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于改进的大数据算法识别患者唇语的方法及系统是由范文杰;古沐松;苗放;游磊;陈二阳设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的大数据算法识别患者唇语的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种基于改进的大数据算法识别患者唇语的方法，包括以下步骤：步骤S1，采集人脸面部图像，使用改进的PCA‑SURF算法将人脸面部图像构建成数据集；步骤S2，基于改进的ResNeST模块构建特征识别模型，采用数据增强方法扩充数据集后,使用数据集对特征识别模型进行训练；步骤S3，将数据集输入到对特征识别模型中进行训练，特征识别模型包括改进的ResNeST模型，改进的ResNeST模块依次连接上游模块和下游分支模块；步骤S4，采集人脸面部图像输入进训练好的人脸面部图像中读取人的唇语信息。本发明还提供了一种基于改进的大数据算法识别患者唇语的系统。本发明用于解决PCA降维损失信息量的同时，提高机器学习模型的泛化力。

本发明授权一种基于改进的大数据算法识别患者唇语的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的大数据算法识别患者唇语的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，采集人脸面部图像，使用改进的PCA-SURF算法将采集的人脸面部图像构建成数据集； 步骤S2，基于改进的ResNeST模块构建特征识别模型，采用数据增强方法扩充数据集后,使用数据集对特征识别模型进行训练； 步骤S3，将数据集输入到对特征识别模型中进行训练，所述特征识别模型包括改进的ResNeST模型，所述改进的ResNeST模块依次连接上游模块和下游分支模块； 步骤S4，采集人脸面部图像输入进训练好的人脸面部图像中读取人的唇语信息； 所述步骤S1包括： SURF算法通过Hessian算法提取出人脸面部图像的特征点，生成SURF特征的描述子特征向量； 将PCA算法进行去中心化处理后再和SURF特征的子特征向量结合生成协方差矩阵； 将PCA降维过程中对协方差矩阵求出来的特征向量使用欧式距离进行匹配，剔除掉欧氏距离为0的两个特征点，再构建成数据集； 所述步骤S2中改进的ResNeST模块包括三个并联连接的通道层、批归一化层和线性修正单元层，最终进行softmax函数计算； 所述上游模块包括多层感知层MLP和并联连接的第一特征提取层以及第二特征提取层，所述第一特征提取层和第二特征提取层最终进行sigmoid函数计算； 所述下游分支模块包括第三特征提取层，所述第三特征提取层包括依次连接的最大池化层MAXPOOL3、卷积层C6、平均池化层ACGPOOL3和卷积层C5； 所述特征识别模型将sigmoid函数计算的结果和第三特征提取层输出的结果进行特征相加后进行输出。

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