26、基于面部特征识别与图网络的医学检测与深度补全技术

基于面部特征识别与图网络的医学检测与深度补全技术

在医学检测和计算机视觉领域，基于面部特征识别的帕金森病（PD）检测以及深度补全技术是两个重要的研究方向。下面将详细介绍这两方面的相关技术和实验结果。

基于面部特征识别的帕金森病检测

在帕金森病检测中，传统的局部二值模式（LBP）直方图用于描述纹理时存在高维问题，计算困难，且特征降维会导致纹理特征丢失。为解决这些问题，采用了灰度共生矩阵（GLCM）对LBP图像进行处理。

• 特征提取

  • GLCM计算 ：GLCM描述了图像中满足一定距离和方向的两个灰度像素出现的概率分布，通过条件概率反映纹理。从GLCM中计算出ROI图像的六个一阶统计测量值，即均值、方差、对比度、同质性、能量和熵，作为特征。计算公式如下：
    • 均值：$mean = \sum_{i}\sum_{j}p(i, j) * i$
    • 方差：$variance = \sum_{i}\sum_{j}p(i, j) * (i - mean)^2$
    • 对比度：$contrast = \sum_{i}\sum_{j}p(i, j) * (i - j)^2$
    • 同质性：$homogeneity = \sum_{i}\sum_{j}p(i, j) * \frac{1}{1 + (i - j)^2}$
    • 能量：$energy = \sum_{i}\sum_{j}p(i, j)^2$