面癱是一種常見(jiàn)的面部疾病,不僅影響患者的身心健康,而且還影響患者的社交活動(dòng)。而如果面癱能夠及早發(fā)現(xiàn),及時(shí)治療,治療措施得當(dāng),患者就較容易恢復(fù)。反之,則會(huì)延誤疾病的治療。面癱的診斷分級(jí)為合適治療方案的制定提供可靠的依據(jù)�，F(xiàn)有的面癱分級(jí)評(píng)估主要關(guān)注整體面部狀態(tài)信息或者外部輪廓信息,關(guān)注信息較為單一,忽略面部運(yùn)動(dòng)的動(dòng)態(tài)信息,導(dǎo)致分級(jí)評(píng)估的準(zhǔn)確率較低。為此,本文提出一種基于光流差異特征的面癱分級(jí)綜合評(píng)估方法。該方法兼顧面部狀態(tài)變化信息以及紋理變化信息,利用光流特征的差異,并考慮面部運(yùn)動(dòng)特征;此外,針對(duì)不同的面部動(dòng)作,關(guān)注對(duì)應(yīng)的面部區(qū)域。最后,綜合基于圖像和視頻數(shù)據(jù)的面癱分級(jí)評(píng)估結(jié)果得到最終的評(píng)估結(jié)果�；趫D像數(shù)據(jù)的面癱分級(jí)評(píng)估,方法首先選擇面部表情中性狀態(tài)（無(wú)任何表情）和面部表情最大狀態(tài)的圖像數(shù)據(jù),進(jìn)行歸一化處理,人臉檢測(cè)和區(qū)域劃分等預(yù)處理工作。然后提取對(duì)應(yīng)面部及相關(guān)區(qū)域的光流特征,以及人臉兩側(cè)相關(guān)區(qū)域光流特征之間的差異特征,并利用支持向量機(jī)完成面癱分級(jí)評(píng)估。對(duì)于面癱的視頻數(shù)據(jù),提取面部運(yùn)動(dòng)時(shí)不同區(qū)域的光流信息,依據(jù)面部運(yùn)動(dòng)的對(duì)稱性計(jì)算面部運(yùn)動(dòng)左右臉的光流差異特征,基于這些特征進(jìn)行面癱分級(jí)評(píng)估... 

【文章來(lái)源】：西北大學(xué)陜西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

AAM模型（1）樣本選取與標(biāo)定

1.5倍頻程， 2.5。圖 3 是 3 尺度、4 個(gè)方向下 Gabor 濾波器的實(shí)部變化的效果。圖3 Gabor特征圖從圖 3 中可以發(fā)現(xiàn) Gabor 濾波器有明顯的方向選擇性，空間局部性和空間頻率特性。Gabor 濾波器通過(guò)與振蕩方向垂直邊緣產(chǎn)生強(qiáng)烈響應(yīng)捕獲不同頻率，不同方向下圖像邊緣及局部顯著特征，有利于人臉尺度、姿態(tài)的特征匹配特性。人臉眼睛區(qū)域經(jīng)過(guò) Gabor 小波變換后人臉特征圖如圖 4 所示。

圖4人臉原圖和經(jīng)過(guò)Gabor提取后的圖片該方法利用 Gabor 提取特征判斷疑似面癱患者的等級(jí)評(píng)估方法步驟：首先面癱健康區(qū)域鏡像處理，令面癱患者的健康與患病相應(yīng)區(qū)域在同一個(gè)方向，以便它們相似度的計(jì)算；其次對(duì)患者健康區(qū)域與患病區(qū)域的 3 方向 4 尺度的 Gabor 特征采CA 降維，計(jì)算 Gabor 特征間的角度距離，最后級(jí)聯(lián)成一個(gè) 40 維的特征向量，然特征向量和標(biāo)注輸入 SVM 進(jìn)行訓(xùn)練，利用 SVM 訓(xùn)練模型，使用測(cè)試數(shù)據(jù)測(cè)試效果。2.6.2 局部二值模式任紅洋結(jié)合 Gabor 特征和 LBP 特征進(jìn)行面癱的定量評(píng)估[23]。使用靜態(tài)圖像作據(jù)時(shí)，采用 LBP 旋轉(zhuǎn)不變性、灰度不變性和對(duì)光照的變化魯棒性的特點(diǎn)可以減像在定位、光照、陰影和本身不對(duì)稱方面對(duì)外部光照的敏感程度[53,54]。本文提出癱嚴(yán)重程度算法中加入 LBP，圖像經(jīng)過(guò) LBP 處理以后為了減少圖像噪聲和冗余

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于內(nèi)容和時(shí)空特征的面癱程度定量評(píng)價(jià)的鑒別研究[D]. 任紅洋.中南林業(yè)科技大學(xué) 2017
[3]用于面癱客觀評(píng)估的結(jié)構(gòu)對(duì)稱性量化研究[D]. 國(guó)哲驍.深圳大學(xué) 2016
[4]基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤研究[D]. 袁寶紅.安徽大學(xué) 2014
[5]基于AAM的面神經(jīng)運(yùn)動(dòng)功能評(píng)價(jià)方法研究[D]. 王倩倩.中國(guó)海洋大學(xué) 2012
[6]基于關(guān)鍵點(diǎn)和區(qū)域分塊的面神經(jīng)功能評(píng)價(jià)方法研究[D]. 馬麗晶.中國(guó)海洋大學(xué) 2009
[7]面癱患者面部運(yùn)動(dòng)功能自動(dòng)分級(jí)方法研究[D]. 林楊.中國(guó)海洋大學(xué) 2008



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