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文檔簡介
1、論文主要研究內(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,對于單幀靜態(tài)表情圖像,用主分量分析的方法判別表情模式.提出沿對稱軸相減的預(yù)處理方法,判定模式時引入多特征空間,并自適應(yīng)的選用單特征空間或多特征空間,達到最優(yōu)的時間性能比.實現(xiàn)了靜態(tài)表情的模式判定系統(tǒng),能夠自動判定表情是否對稱,達到了較高的判定正確率.2.對于多幀連續(xù)表情圖像,用本征點法預(yù)測特征點的位置,能夠充分利用已有的訓(xùn)練圖像的灰度和特征點位置信息,利用矩陣變換預(yù)
2、測特征點,算法快速簡潔.然后,針對本征點法的精度缺陷和Snake算法的初始化要求,把兩者結(jié)合起來,應(yīng)用GVF Snake算法提取輪廓,獲得精確的特征點.在處理圖像序列時,利用相鄰幀的近似特點,簡化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坐標(biāo).3.利用特征點的坐標(biāo)信息,計算特征點的位移和速度,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,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
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