计算机技术在生物医学工程中的应用,模式识别技术在生物医学工程中的应用研究...

摘要：

本文利用模式识别技术中的小波分析方法,BP神经网络技术,应用于CT图像识别及三维人脸识别等生物医学工程中.讨论了模式识别,CT图像识别,三维人脸识别研究现状与存在问题.介绍了关键基础理论及技术,分析了脑部CT图形异常检测方法.对三维人脸识别所涉及的若干关键技术:姿态矫正,人脸鉴别等方面进行了研究.为了便于研究,设计并实现了相关原型系统.具体研究内容如下: 1.针对脑梗CT图像自动判读问题,本文提出一种基于随机Hough变换和BP网络的脑部异常检测算法,首先通过随机Hough变换,利用不同脑组织CT图像的灰度信息,检测圆形或类圆形区域,初步判断可能异常的区域,利用RHT变换求出该区域中心位置及半径;然后采集可能异常部位的灰度特征信息,利用训练过的BP网络进行比对分析,排除正常区域,确定脑部异常部位. 2.提出基于曲率变换的鼻子位置检测算法BCCNPD.利用小波奇异点检测原理来确定三维空间内鼻子位置,实现准确定位鼻子;通过BCCNPD算法,利用鼻梁空间特性,进行人脸姿态的调整,试验表明鼻子位置检测算法BCCNPD能够将各种姿态3D人脸数据调整到端正姿态.利用鼻子位置检测算法BCCNPD调整后的人脸,通过平行于xoy平面做切面,可以直接剔除耳朵,脖子等冗余数据,能够精确提取三维人脸轮廓,试验效果较好. 3.本文提出了基于小波分析的三维人脸特征提取算法WAFFE,利用Daubec-hies小波提取人脸切面的切线曲率变化点,实现人脸特征点的自动定位与提取;利用WAFFE算法,能够实现大规模的三维人脸数据存储与检索;基于WAFFE算法,给出了快速特征比对算法FFMA,可以简化人脸特征比对过程,试验效果较好.

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