在醫(yī)學(xué)上,造成不可逆轉(zhuǎn)性失明的視網(wǎng)膜變性疾病諸如視網(wǎng)膜色素變性（Retinitis Pigmentosa,RP）和老年性黃斑變性（Age-related Macular Degeneration,AMD）仍不可治愈。視覺假體的出現(xiàn)讓患者有了重見光明的希望。隨著科技的發(fā)展,目前世界上已經(jīng)有很多研究小組可以針對視覺通路中的不同區(qū)域進(jìn)行視覺假體植入,并且在臨床應(yīng)用上取得了卓越的成果。但目前視覺假體所產(chǎn)生的分辨率仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于自然視覺的分辨率,因此找尋視覺假體下最優(yōu)的圖像處理策略是本研究的重點(diǎn)。本文設(shè)計(jì)了兩個(gè)仿真假體視覺下的識(shí)別實(shí)驗(yàn):實(shí)驗(yàn)一,使用三種圖像處理策略,包括兩種傳統(tǒng)的邊緣提取算法和一種基于感知檢測的視頻顯著性區(qū)域檢測算法（Saliency-Aware Geodesic,SAG）分別對UCF-101數(shù)據(jù)庫中30個(gè)動(dòng)作視頻進(jìn)行處理,并匹配不同仿真光幻視模板,得到三種不同分辨率（48×48,64×64,128×128）的動(dòng)態(tài)視頻。記錄并統(tǒng)計(jì)不同分辨率和不同圖像處理策略下,被試識(shí)別動(dòng)作所用的時(shí)間和識(shí)別準(zhǔn)確率。結(jié)果表明,在三種圖像處理策略中,相較于其他兩種傳統(tǒng)的邊緣提取算法,SAG明顯提升了識(shí)別準(zhǔn)... 

【文章來源】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

視覺通路[2]

內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士學(xué)位論文2同的患者之間，視皮層視覺假體植入手術(shù)并不能被輕易地重現(xiàn)，這是因?yàn)橄噍^于視網(wǎng)膜和視神經(jīng)，視皮層的復(fù)雜度要更高[13]。圖1.1視覺通路[2]以已商用的視網(wǎng)膜假體ArgusII為例，如圖1.2所示，視覺假體通常由三部分構(gòu)成：可以捕捉外部圖像的攝像頭，能將圖像信號轉(zhuǎn)化為電磁信號的微處理器和可以接受電磁信號并向指定區(qū)域發(fā)送電刺激的電極板[18]。其中植入人體內(nèi)的電極板上的電極數(shù)目最為重要，電極數(shù)目越多，患者視野內(nèi)的圖像越清晰，分辨率越高，反之，患者視野內(nèi)的圖像越模糊，分辨率越低。直到目前為止，ArgusII視網(wǎng)膜上視覺假體所植入的電極數(shù)目已經(jīng)從ArgusI視網(wǎng)膜上視覺假體的16個(gè)增長為60個(gè)。并且Alpha-IMS視網(wǎng)膜下視覺假體上可植入的電極數(shù)目也已經(jīng)到達(dá)1500個(gè)[19]。圖1.2ArgusII視覺假體[2]

內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士學(xué)位論文14在獲取基本框架之后，再使用貪婪算法確定新的框架：""""{argmax(min(,",)min(,",))}kkkkkkkgeogeooobBoUOOdoodob（式2.2）其中kO是第一次通過等式(1)被選出連接區(qū)域。k是從視頻幀k12F={F,F,…}構(gòu)建的無向加權(quán)圖，"kB是背景區(qū)域，"kU是前景區(qū)域。框架區(qū)域的提取是一個(gè)基于kO不斷迭代的過程。先最大化背景到之前選擇的框架區(qū)域，直到被選出的kO區(qū)域達(dá)到"kU的10%。連接這些區(qū)域得到精準(zhǔn)的顯著區(qū)域。在此過程中讓被提取的框架區(qū)域盡可能遠(yuǎn)離"kB，其次讓被提取的框架區(qū)域盡可能貼近"kU，如圖2.1所示。圖2.1框架抽象過程[71]（a）原始幀kF（b）顯著圖（c）原始幀kF分為背景圖"kB和前景圖"kU（d）圖中紅色區(qū)域?yàn)榈谝粋�(gè)選中區(qū)域（e）黃色區(qū)域?yàn)楹髞淼倪x中區(qū)域（f）迭代運(yùn)算得到kO（g）藍(lán)色區(qū)域是被選中區(qū)域間最短的測地距離（h）精準(zhǔn)的框架區(qū)域圖2.2.2多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（Multi-taskConvolutionalNeuralNetworks，MTCNN）MTCNN算法是一種基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測和人臉對齊算法。它可以同時(shí)完成人臉檢測和人臉分割任務(wù)。MTCNN框架采用了一個(gè)級聯(lián)結(jié)構(gòu)，包含有三個(gè)精心設(shè)計(jì)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以使用粗到細(xì)的篩選方式，逐步預(yù)測人臉和人臉關(guān)鍵點(diǎn)位置。級聯(lián)結(jié)構(gòu)由三個(gè)子網(wǎng)絡(luò)組成：檢測網(wǎng)（P-Net），優(yōu)化網(wǎng)（R-Net），輸出網(wǎng)（O-Net）。P-Net框出視頻中出現(xiàn)的所有候選人臉框。R-Net對這些候選人臉框?qū)Ρ�，�?yōu)化，挑選出最為精準(zhǔn)的人臉框。O-Net輸出最終的人臉框和面部關(guān)鍵點(diǎn)位置。另外，值得注意的是，為了得到更準(zhǔn)確的人臉結(jié)果，在發(fā)送到級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，圖像會(huì)被重新縮放，形成圖像金

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]擴(kuò)展視網(wǎng)膜假體工作環(huán)境的紅外圖像增強(qiáng)策略研究[D]. 梁俊玲.鄭州大學(xué) 2019
[2]仿真假體視覺下基于人臉檢測的人臉識(shí)別研究[D]. 吳小貝.上海交通大學(xué) 2012
[3]仿真假體視覺下基于觸覺感知的光幻視尺寸特性研究[D]. 陳盼盼.上海交通大學(xué) 2009
[4]視神經(jīng)視覺假體微電極植入的應(yīng)用解剖學(xué)研究[D]. 吳云霞.福建醫(yī)科大學(xué) 2008



本文編號：3470688