面部表情分析及其在面癱評(píng)估中的應(yīng)用.pdf

1、論文主要研究?jī)?nèi)容包括:1.研究了主分量分析方法,結(jié)合面癱判定的應(yīng)用特點(diǎn),對(duì)于單幀靜態(tài)表情圖像,用主分量分析的方法判別表情模式.提出沿對(duì)稱軸相減的預(yù)處理方法,判定模式時(shí)引入多特征空間,并自適應(yīng)的選用單特征空間或多特征空間,達(dá)到最優(yōu)的時(shí)間性能比.實(shí)現(xiàn)了靜態(tài)表情的模式判定系統(tǒng),能夠自動(dòng)判定表情是否對(duì)稱,達(dá)到了較高的判定正確率.2.對(duì)于多幀連續(xù)表情圖像,用本征點(diǎn)法預(yù)測(cè)特征點(diǎn)的位置,能夠充分利用已有的訓(xùn)練圖像的灰度和特征點(diǎn)位置信息,利用矩陣變換預(yù)

2、測(cè)特征點(diǎn),算法快速簡(jiǎn)潔.然后,針對(duì)本征點(diǎn)法的精度缺陷和Snake算法的初始化要求,把兩者結(jié)合起來(lái),應(yīng)用GVF Snake算法提取輪廓,獲得精確的特征點(diǎn).在處理圖像序列時(shí),利用相鄰幀的近似特點(diǎn),簡(jiǎn)化Snake的初始化方法,減少Snake算法的迭代次數(shù),由提取的輪廓獲得精確的特征點(diǎn)坐標(biāo).3.利用特征點(diǎn)的坐標(biāo)信息,計(jì)算特征點(diǎn)的位移和速度,描繪圖線,給醫(yī)生提供了直觀的數(shù)據(jù).結(jié)合醫(yī)學(xué)專家的知識(shí),從嚴(yán)重面癱、輕度面癱和健康人三類圖像樣本中分析不同類