基于残差混合扩张卷积的深度编解码人类精子头部分割网络

精子头部形状是精子形态分析中的一个重要指标,对诊断男性不育十分重要,因此准确高效地分割出精子头部至关重要.基于此,在残差网络的基础上融合扩张卷积与堆叠残差结构,构建了一个新型编解码分割网络.建立了一个用于分割人类精子头部的数据集,其中包含1207幅图像,并利用它来训练测试网络.所提出的网络能在多精子、无染色原图中获得优...     

微表情峰值帧定位引导的分类算法

目的 微表情是人在外界信息和刺激下做出的无意识面部动作,是判断受试人情绪和行为的重要佐证,在社会安全、商业谈判和心理辅导等领域都有着广泛的应用。微表情不同于一般的表情,分类与定位较为困难。针对这种情况,提出了一种基于光流窗口的双分支微表情定位网络（dual-branch optical flow spotting network,DFSN）和一种利用峰值帧光流信息的微表情分类网络,以识别视频中的微表情。方法 在定位任务中,首先提取面部图像,选择光流窗口大小和位置,计算面部光流并进行预处理;接下来输入双分支网络中进行两次分类,分别针对有无微表情和在有微表情前提下微表情所处阶段分类,并结合两个损失函数抑制过拟合;最后绘制出微表情强度曲线,曲线峰值所处位置即为所求微表情峰值帧。在分类任务中,选取视频起始帧和定位网络取得的峰值帧作为光流窗口,并利用欧拉运动放大算法（Eulerian motion magnification,EMM）放大微表情,最后采用峰值帧光流信息分类微表情视频。结果 微表情定位网络分别在CASME II （Chinese Academy of Sciences Micro-expression Database II）数据集和CASME数据集上按照使用留一被试交叉验证法进行了实验,与目前最好的定位方法比较,此网络在CASME II上获得了最低的NMAE（normalized mean absolute error）值0.101 7,比Optical flow+UPC方法提高了9%。在CASME上获得的NMAE值为0.137 8,在此数据集上为次优定位方法。在定位网络得到的峰值基础上,分类网络在CASME II上取得了89.79%的准确率,在CASME上取得了66.06%的准确率。若采用数据集标注的峰值,分类网络在CASME II上取得了91.83%的准确率,在CASME上取得了76.96%的准确率。结论 提出的微表情定位网络可以有效定位视频中微表情峰值帧的位置,帮助后续网络进行分类,微表情分类网络可以有效区分不同种类的微表情视频。     

多尺度判别条件生成对抗网络的前列腺MRI图像分割方法

目的 由MRI（magnetic resonance imaging）得到的影像具有分辨率高、软组织对比好等优点,使得医生能更精确地获得需要的信息,精确的前列腺MRI分割是计算机辅助检测和诊断算法的必要预处理阶段。因此临床上需要一种自动或半自动的前列腺分割算法,为各种各样的临床应用提供具有鲁棒性、高质量的结果。提出一种多尺度判别条件生成对抗网络对前列腺MRI图像进行自动分割以满足临床实践的需求。方法 提出的分割方法是基于条件生成对抗网络,由生成器和判别器两部分组成。生成器由类似U-Net的卷积神经网络组成,根据输入的MRI生成前列腺区域的掩膜;判别器是一个多尺度判别器,同一网络结构,输入图像尺寸不同的两个判别器。为了训练稳定,本文方法使用了特征匹配损失。在网络训练过程中使用对抗训练机制迭代地优化生成器和判别器,直至判别器和生成器同时收敛为止。训练好的生成器即可完成前列腺MRI分割。结果 实验数据来自PROMISE12前列腺分割比赛和安徽医科大学第一附属医院,以Dice相似性系数和Hausdorff距离作为评价指标,本文算法的Dice相似性系数为88.9%,Hausdorff距离为5.3 mm,与U-Net、DSCNN（deeply-supervised convolutional neured network）等方法相比,本文算法分割更准确,鲁棒性更高。在测试阶段,每幅图像仅需不到1 s的时间即可完成分割,超出了专门医生的分割速度。结论 提出了一种多尺度判别条件生成对抗网络来分割前列腺,从定量和定性分析可以看出本文算法的有效性,能够准确地对前列腺进行分割,达到了实时分割要求,符合临床诊断和治疗需求。     

一种视频微表情检测的改进光流算法

微表情是人们在试图隐藏自己真实情感时表现出的不受自主神经控制、持续时间 短暂,强度十分微弱的面部表情。由于微表情与谎言识别有着密切的联系,其公共安全、侦查 讯问、临床医学等领域有很大的应用前景。针对人为识别微表情十分困难的问题,提出一种基 于Horn-Schunck (HS)光流法改进并应用于微表情自动检测的方法。使用预条件Gauss-Seidel 迭 代方法改进了HS 光流法,加快了收敛速度。通过在自发微表情数据库CASME 中进行实验, 该验证方法在微表情检测中有很好的效果。     

基于深度特征学习的图像超分辨率重建

基于学习的图像超分辨率（Super-resolution,SR）算法利用样本先验知识来重建图像,相较于其他重建方法拥有明显的优势,也是近年来研究的热点.论文首先分析了影响图像重建质量的因素,然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法（Super-resolution convolutional neural network,SRCNN）提出了两点改进：我们用随机线性纠正单元（Randomized rectified linear unit,RReLU）去避免原有网络学习中对图像某些重要的信息过压缩,同时我们用NAG（Nesterov's accelerated gradient）方法去加速网络的收敛并且避免了网络在梯度更新的时候产生较大的震荡.最后通过实验验证了我们改进网络可以获得更好的主观视觉评价和客观量化评价.     

结合形变模型与图像修复的人脸姿态矫正

目的 人脸姿态偏转是影响人脸识别准确率的一个重要因素,本文利用3维人脸重建中常用的3维形变模型以及深度卷积神经网络,提出一种用于多姿态人脸识别的人脸姿态矫正算法,在一定程度上提高了大姿态下人脸识别的准确率。方法 对传统的3维形变模型拟合方法进行改进,利用人脸形状参数和表情参数对3维形变模型进行建模,针对面部不同区域的关键点赋予不同的权值,加权拟合3维形变模型,使得具有不同姿态和面部表情的人脸图像拟合效果更好。然后,对3维人脸模型进行姿态矫正并利用深度学习对人脸图像进行修复,修复不规则的人脸空洞区域,并使用最新的局部卷积技术同时在新的数据集上重新训练卷积神经网络,使得网络参数达到最优。结果 在LFW（labeled faces in the wild）人脸数据库和StirlingESRC（Economic Social Research Council）3维人脸数据库上,将本文算法与其他方法进行比较,实验结果表明,本文算法的人脸识别精度有一定程度的提高。在LFW数据库上,通过对具有任意姿态的人脸图像进行姿态矫正和修复后,本文方法达到了96.57%的人脸识别精确度。在StirlingESRC数据库上,本文方法在人脸姿态为±22°的情况下,人脸识别准确率分别提高5.195%和2.265%;在人脸姿态为±45°情况下,人脸识别准确率分别提高5.875%和11.095%;平均人脸识别率分别提高5.53%和7.13%。对比实验结果表明,本文提出的人脸姿态矫正算法有效提高了人脸识别的准确率。结论 本文提出的人脸姿态矫正算法,综合了3维形变模型和深度学习模型的优点,在各个人脸姿态角度下,均能使人脸识别准确率在一定程度上有所提高。     

边缘增强深层网络的图像超分辨率重建

目的 针对基于学习的图像超分辨率重建算法中存在边缘信息丢失、易产生视觉伪影等问题,提出一种基于边缘增强的深层网络模型用于图像的超分辨率重建。方法 本文算法首先利用预处理网络提取输入低分辨率图像的低级特征,然后将其分别输入到两路网络,其中一路网络通过卷积层级联的卷积网络得到高级特征,另一路网络通过卷积网络和与卷积网络成镜像结构的反卷积网络的级联实现图像边缘的重建。最后,利用支路连接将两路网络的结果进行融合,并将其结果通过一个卷积层从而得到最终重建的具有边缘增强效果的高分辨率图像。结果 以峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）作为评价指标来评价算法性能,在Set5、Set14和B100等常用测试集上放大3倍情况下进行实验,并且PSNR/SSIM指标分别取得了33.24 dB/0.9156、30.60 dB/0.852 1和28.45 dB/0.787 3的结果,相比其他方法有很大提升。结论 定量与定性的实验结果表明,基于边缘增强的深层网络的图像超分辨重建算法所重建的高分辨率图像不仅在重建图像边缘信息方面有较好的改善,同时也在客观评价和主观视觉上都有很大提高。     

贝叶斯框架下的非参数估计Graph Cuts分割算法

假设图像中各像素灰度值是具有一定概率分布的随机变量,由贝叶斯定理,正确分割观测图像等价于求出具有最大后验概率的实际图像估计。在此框架下,提出了一种改进型Graph Cuts图像分割算法。与传统Graph Cuts分割算法相比,该算法在模型建立上有两个方面的改进：1)将模糊C均值聚类引入数据约束能量函数来得到各像素在某个标记下的概率,改善了收敛性能;2)使用非参数方法估计图像的统计分布,然后用此统计量构成图像分割的先验概率,并保证分割结果的局部平滑。由于非参数估计是由样本直接估计得到的结果,特别适用于小样本和分布函数不恒定的情况,因此拓展了算法的适用范围。实验结果表明,改进算法在遥感图像分割和医学图像分割中均提高了分割精度,证明了该算法的有效性。     

融合SUSAN特征的医学图像Graph Cuts算法

交互式图像分割算法由于可以从复杂的医学图像中分割出感兴趣的组织,现已引起研究者的广泛关注。该算法对Graph Cuts中经典能量函数的边界项进行改进,将传统的灰度特征替换为SUSAN特征。由于SUSAN特征的求和机制,极大的抑制了噪声的影响,对边界的定位也更加准确。实验表明该算法能够准确分割出感兴趣目标,剔除多余边界,并且对噪声也有很好的抑制作用。     

基于深度前馈神经网络的多因子人体表面积计算模型

人体表面积(BSA)在临床医学上有着至关重要的作用,但现有BSA计算方法大多只使用身高和体重2个参数且采用匹配简单函数的方法来估计体表面积,临床上也认为现有的BSA计算方法误差较大。针对这些问题,提出一种BSA回归预测模型。该回归预测模型包含2个部分：首先,借助相关性和显著性分析选择相关性较高的体表面积影响因子;其次,利用人体数据训练深度前馈神经网络,构建回归模型。实验分别采取5-折交叉验证与测试集验证2种方法。首先,将深度前馈神经网络模型与传统人体表面积计算方法进行精度评估和结果对比分析;其次将深度前馈神经网络模型与3种模型进行精度评估和结果对比分析。在与传统方法对比中,深度前馈神经网络模型的决定系数高于2种传统方法的,且比传统方法提高了6%,误差与传统方法的相比降低了近一倍。在与3种模型的对比中,深度前馈神经网络的决定系数比其他模型的提高了至少2%,误差降低。一致性分析实验结果也显示,深度前馈神经网络95%一致性界限最小,一致性最好。总体来说,提出的回归预测模型可以得到更加精确的体表面积预测值。