【摘 要】
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论文主要研究内容包括:1.研究了主分量分析方法,结合面瘫判定的应用特点,对于单帧静态表情图像,用主分量分析的方法判别表情模式.提出沿对称轴相减的预处理方法,判定模式时引
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论文主要研究内容包括:1.研究了主分量分析方法,结合面瘫判定的应用特点,对于单帧静态表情图像,用主分量分析的方法判别表情模式.提出沿对称轴相减的预处理方法,判定模式时引入多特征空间,并自适应的选用单特征空间或多特征空间,达到最优的时间性能比.实现了静态表情的模式判定系统,能够自动判定表情是否对称,达到了较高的判定正确率.2.对于多帧连续表情图像,用本征点法预测特征点的位置,能够充分利用已有的训练图像的灰度和特征点位置信息,利用矩阵变换预测特征点,算法快速简洁.然后,针对本征点法的精度缺陷和Snake算法的初始化要求,把两者结合起来,应用GVF Snake算法提取轮廓,获得精确的特征点.在处理图像序列时,利用相邻帧的近似特点,简化Snake的初始化方法,减少Snake算法的迭代次数,由提取的轮廓获得精确的特征点坐标.3.利用特征点的坐标信息,计算特征点的位移和速度,描绘图线,给医生提供了直观的数据.结合医学专家的知识,从严重面瘫、轻度面瘫和健康人三类图像样本中分析不同类别样本的面部表情图像的特点,设置评估参数,作为评估的标准.提供了对动态表情动作做面瘫评估的模型.
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