基于局部形状约束网络的人脸对齐

基于级联回归的人脸对齐方法已经取得了很大的成就,但是由于复杂的级联回归器设计、人为设计特征等局限性的影响使得人脸对齐没有找到一个性能更好的解决方案,尤其对于大姿态、大表情等条件下的人脸对齐任务.因此,为解决该问题,提出了一种新颖的人脸对齐方法——基于人脸局部形状约束.首先利用卷积神经网络初始化人脸整体形状;然后利用人脸局部区域的同质性,将人脸区域进行划分,对每一个区域定义局部形状约束;最后再由整体形状估计做为全局约束,组合各个面部局部形状约束,对整体面部特征点进行回归.实验结果表明,该方法提高了人脸对齐的精确度且速度上达到了实时.

一种改进的边界法向量叠加疑似肺结节提取

对边界法向量叠加法进行改进,提出一种基于局部形状约束和自适应设定法向量大小的边界法向量叠加疑似肺结节提取方法.首先用自适应阈值方法对肺实质图像进行分割,得到初始ROI区域;然后判断初始ROI区域边界点的局部凸凹性特征,对满足凸性特征的边界点计算法向量方向,并且自适应设定法向量的大小,将初始ROI区域的边界点法向量叠加;最后对局部最大叠加值进行选择,可以检测出不同大小的圆形疑似肺结节.边界法向量叠加前使用局部凸凹性特征约束,能减少法向量叠加计算量;自适应设定法向量大小能克服检测固定大小肺结节的局限性.实验结果表明,改进算法可以较好地检测疑似肺结节区域,对不同大小的肺结节都有很好的适用性.

改进的表面法向量投影叠加CT图像疑似肺结节检测算法

对表面法向量投影叠加法进行改进,提出一种基于三维局部形状约束并采用自适应投影距离的表面法向量叠加疑似肺结节检测方法。现有的表面法向量投影叠加法没有对初始ROI(region of interest)区域表面进行形状约束,采用单一投影距离,存在投影叠加计算量大且只适用于固定大小的肺结节检测问题。首先采用Otsu阈值方法得到初始ROI区域,计算初始ROI曲面的三维局部形状指数,对三维ROI的体素表面法向量进行投影约束,以提高球形选择性、减少投影叠加计算量;在表面法向量叠加过程中由ROI曲面自适应地决定投影距离,一方面限制表面法向量向ROI曲面外投影;另一方面可以克服检测固定大小肺结节的局限性;由于肺结节一般表现为球形,具有较大的表面法向量投影叠加值,选择局部最大叠加值,可以检测不同大小的球形疑似肺结节区域。实验结果表明,改进算法具有更好的球形选择性,可以较好地检测出不同大小的疑似肺结节,具有较高的敏感度和较低的假阳性率。