【摘 要】
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随着人工智能技术与医疗健康领域的不断融合,人工智能在医学影像、辅助诊断和疾病预测等方面得到了广泛应用。医学当中常见的一类病症就是面部运动障碍,将人工智能技术应用于面部运动障碍识别并实现数字化辅助诊断具有重要的研究意义。由于任务自身的难点以及数据集构建过程困难,目前与面部运动障碍疾病相关的研究较少。本文综合运用多种计算机视觉技术,基于视频图像对面部运动障碍进行分析与研究,并提出两种识别算法。本文主要
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随着人工智能技术与医疗健康领域的不断融合,人工智能在医学影像、辅助诊断和疾病预测等方面得到了广泛应用。医学当中常见的一类病症就是面部运动障碍,将人工智能技术应用于面部运动障碍识别并实现数字化辅助诊断具有重要的研究意义。由于任务自身的难点以及数据集构建过程困难,目前与面部运动障碍疾病相关的研究较少。本文综合运用多种计算机视觉技术,基于视频图像对面部运动障碍进行分析与研究,并提出两种识别算法。本文主要工作概况如下:首先,对与面部运动障碍识别类似领域的微表情识别相关研究进行了回顾,对人脸对齐的相关工作进行了梳理。随后介绍了面部运动障碍数据集的构建过程并分析两种常见症状的运动模式和特点。接着基于卷积专家约束局部模型的人脸对齐算法和人脸图像空间分割算法对样本进行预处理,提取归一化后的眼部区域图像序列作为研究对象。然后,提出了一种基于机器学习的面部运动障碍识别算法。根据各类型面部运动障碍疾病患者的面部运动规律,构造积分算子与差分算子分别计算图像序列的积分平均图和运动能量图,通过分析本文应用场景的特点,将面部运动障碍识别的多标签分类任务转换为两个二分类问题,使用传统的特征提取方法和分类模型对面部运动障碍进行识别。实验结果表明,积分平均图和运动能量图能够有效的描述不同类型的面部运动障碍,取得了较好的识别效果。最后,提出了一种基于3D卷积神经网络的面部运动障碍识别算法。针对人工描述特征复杂度不足并丢失较多时序特征的问题,构建深度网络模型提取图像序列中的运动特征。使用光流法对原始图像序列进行处理并与原灰度通道叠加,作为网络的输入。设计了一种3D卷积神经网络用于提取图像序列中的运动信息,并融合长短期记忆神经网络对面部运动障碍进行识别。实验结果表明,相比于传统机器学习的方法,深度模型学习到的特征更为丰富,有效地提升了面部运动障碍识别的准确率。
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