人脸辅助诊断关键技术研究

论文摘要

某些疾病的筛查和诊断可以借助患者的面部变化来进行辅助性判断。目前,人脸辅助诊断技术在医学辅助诊断领域的应用不断增加,其在某些疾病中的表现已经不低于医学工作者的经验性诊断。人脸辅助诊断系统可以帮助对疾病进行大规模筛查,判断疾病分期,最终缩短确诊时间,提高医生工作效率,造福患者。回顾了人脸检测、人脸特征提取、人脸关键点识别、人脸矫正、人脸图像增强、分类器选择等人脸辅助诊断关键技术,展望了人脸辅助诊断的发展前景。

论文目录

• 1 引言
• 2 人脸辅助诊断一般步骤
• 3 人脸检测
•   3.1 基于知识的方法
•   3.2 基于统计的方法
•     3.2.1 基于SVM的方法
•     3.2.2 基于AdaBoost的算法
•     3.2.3 基于神经网络的算法
•   3.3 总结
• 4 人脸关键点识别
•   4.1 基于模型的方法
•   4.2 基于级联回归的方法
•   4.3 基于深度学习的方法
• 5 特征提取
•   5.1 基于几何特征
•   5.2 基于纹理特征
•   5.3 基于颜色特征
•   5.4 基于统计
•     5.4.1 基于子空间分析的方法
•     5.4.2 基于神经网络的方法
• 6 分类器
•   6.1 单一疾病或单一特征
•   6.2 单一疾病多特征
•   6.3 多种疾病
• 7 人脸矫正
• 8 人脸图像增强
•   8.1 直方图均衡化
•   8.2 Retinex算法
• 9 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 梁雅琪,宋文爱,杨吉江,王青,王星月,雷毅

关键词: 人脸辅助诊断,人脸检测,人脸特征提取,人脸关键点检测

来源: 计算机工程与应用 2019年15期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技

专业: 生物学,生物医学工程,计算机软件及计算机应用

单位: 中北大学软件学院,清华大学信息技术研究院

基金: 国家重点研发计划(No.2017YFB1400803)

分类号: R318;TP391.41

页码: 24-31

总页数: 8

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