發(fā)布時間：2021-07-27 04:10

　　目的抑郁癥是一種嚴重的精神類障礙,會顯著影響患者的日常生活和工作。目前的抑郁癥臨床評估方法幾乎都依賴于臨床訪談或問卷調查,缺少系統(tǒng)有效地挖掘與抑郁癥密切相關模式信息的手段。為了有效幫助臨床醫(yī)生診斷患者的抑郁癥嚴重程度,情感計算領域涌現出越來越多的方法進行自動化的抑郁癥識別。為了有效挖掘和編碼人們面部含有的具有鑒別力的情感信息,本文提出了一種基于動態(tài)面部特征和稀疏編碼的抑郁癥自動識別框架。方法在面部特征提取方面,提出了一種新的可以深層次挖掘面部宏觀和微觀結構信息的動態(tài)特征描述符,即中值魯棒局部二值模式—3D正交平面（median robust local binary patterns from three orthogonal planes,MRELBP-TOP）。由于MRELBP-TOP幀級特征的維度較高,且含有部分冗余信息。為了進一步去除冗余信息和保留關鍵信息,采用隨機映射（random projection,RP）對幀級特征MRELBP-TOP進行降維。此外,為了進一步表征經過降維后的高層模式信息,采用稀疏編碼（sparse coding,SC）來抽象緊湊的特征表示。最后,采用支... 

【文章來源】：中國圖象圖形學報. 2020,25(11)北大核心CSCD

【文章頁數】：13 頁

【部分圖文】：

基于動態(tài)面部描述符和稀疏編碼的抑郁癥識別框架Fig．1Thepipelineoftheproposedautomaticdepressionrecognitionframeworkwithfacialapperancedescriptorandsparsecoding

P-TOP算法相同的計算步驟。每個圖像序列都可以看做是由3個不同的平面XY、XT和YT堆積而成。一個視頻可以看做是XY平面在時間T上的串聯，同時也可以被認為是XT平面在Y上和YT平面在X上的串聯。更為重要的是，XT和YT平面上含有更多的時序和空間上的模式信息。XY平面含有空間域信息，而XT和YT平面含有時間信息。ＲELBP_CI和ＲELBP_NI特征獨立于3組正交平面，考慮在這3個方向的相同統(tǒng)計特征，然后將它們堆疊形成直方圖(圖2)。圖2MＲELBP-TOP特征提取過程Fig．2MＲLBP-TOPfeatureextractionprocedure((a)facialregionsub-sequencesaredividedintonon-overlappingblocks;(b)ＲELBP_CIandＲELBP_NIfeaturesareextractedfromXY，XTandYTplanes;(c)jointＲELBP_CIandＲELBP_NIhistogramsfromeachplane;(d)concatenatedhistogramsfromthethreeorthogonalplanesformasingleMＲLBP-TOPfeature)為了計算一個像素xc的MＲELBP-TOP二值模式，首先提取XY平面上的MＲELBP特征，即ＲELBP_CI和ＲELBP_NI特征，然后在XT平面上的PXY鄰域提取MＲELBP二值模式。最后，根據YT平面上的PYT鄰域計算MＲELBP二值模式。不斷重復這個計算過程，直到每幀中的所有像素都被計算。對于每個方向，使用ＲELBP_CI和ＲELBP_NI的聯合直方圖來表示紋理圖像，最后將3個直方圖串聯成一個整體直方圖(圖2)描述視頻的動態(tài)紋理特征。在幀級MＲELBP-TOP特征中，為了更好地提取局部信息，在每個長度為20幀的視頻子序列上，將128×128像素大小的輸入圖像?


本文編號：3305047