申请/专利权人：东南大学

申请日：2021-03-22

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN112818957B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V40/18;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G16H30/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2021.06.04#实质审查的生效;2021.05.18#公开

摘要：本发明公开了一种基于运动能量识别眼睑痉挛的方法，首先，使用摄像机或手机，从正面拍摄静坐状态下受试者的面部视频图像序列。随后，通过人脸对齐，对视频图像序列中的面部关键点进行几何定位，并根据关键点的位置对受试者面部图像进行区域分割，提取眼部区域进行重点分析。接着，对面部视频图像序列进行特征提取，使用差分算子计算运动能量图，使用积分算子计算积分平均图，分别从运动能量图和积分平均图中提取方向梯度直方图特征。最后，基于支持向量机设计并联集成分类器，对眼睑痉挛及其类型进行识别。本发明将基于视频图像序列的运动分析技术用于眼睑痉挛疾病的临床诊断，实现眼睑痉挛疾病的识别分型，对促进人工智能医学影像辅助诊断技术发展具有重要意义。

主权项：1.基于运动能量识别眼睑痉挛的方法，其特征在于：以视频图像序列为信息载体，使用智能分析算法，自动提取受试者的面部运动特征，识别眼睑痉挛疾病及其类型，主要包括如下步骤：步骤1，面部视频采集；步骤2，面部关键点定位；步骤3，面部区域分割；步骤4，面部序列图像处理；步骤4中，面部图像处理包括计算视频图像序列的积分平均图和运动能量图；1面部运动障碍是指静坐状态下面部肌肉频繁发生特定模式的运动；对同一受试者的视频图像序列，通过对每帧图像进行逐像素求和再取平均，获得积分能量图，能够代表受试者的面部在该段时间内的平均状态，即静坐状态下的面部形态，计算方法为：将第m个受试者面部视频图像序列的第t帧表示为Imx,y,t，t＝1,2,...N，对整个视频图像序列进行逐像素求和并取平均，得到积分平均图Pmx,y,t，其表达式为： 式中，t＝1,2,...N-1，x,y为像素点坐标；2运动能量图MEI显示一段时间内视频图像序列中运动的轮廓和能量的空间分布；面部运动从发生到结束是一个按时间随表情发生变化的序列，可以使用能量图表示这种具有时空关系的图像序列；通过前后两帧图像差分，可以削弱由于环境因素产生的噪声以及面部轮廓对表情的遮盖影响；再对差分图像进行逐像素求和，获得该段时间内受试者面部肌肉的运动能量图，计算方法为：将第m个受试者面部视频图像序列的第t帧表示为Imx,y,t，t＝1,2,...N，对相邻两帧图像进行差分，定义放大系数k以增强差分图像的能量，差分图像Dmx,y,t表达式为：Dmx,y,t＝k|Imx,y,t+1-Imx,y,t|式中，t＝1,2,...N-1，x,y为像素点坐标；对差分图像进行逐像素求和并取平均，消除视频图像序列长度差异造成的影响，得到该图像序列的运动能量图Emx,y,t，其表达式为： 步骤5，面部运动特征提取；步骤6，眼睑痉挛识别分型。

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权利要求：

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