基于形态学面部特征检测 Pitt-Hopkins 综合征
计算机视觉与模式识别
2020-03-20 v2
摘要
本工作描述了一种自动方法，用以区分患有遗传性疾病 Pitt-Hopkins 综合征(PTHS)的个体与健康个体。该方法以无约束正面面部照片作为输入数据，利用方向梯度直方图特征描述子定位人脸。方法的预处理步骤包括颜色归一化、缩放、旋转与裁剪，以产生尺寸一致的人脸图像序列。通过级联回归函数（以梯度提升学习从初始近似估计形状）在每张脸上自动定位 68 个面部标志点。相对于该初始近似索引的稀疏像素集强度被用于确定标志点。从标志点提取一组精心选择的几何特征，例如嘴的相对宽度或鼻子的角度。这些特征被用于考察 PTHS 人群与健康对照人群间的统计差异。该方法在 71 名 PTHS 个体与 55 名健康对照上测试。两个与鼻和嘴相关的几何特征在两类人群间呈现统计差异。
引用
@article{arxiv.2003.08229,
title = {Detection of Pitt-Hopkins Syndrome based on morphological facial features},
author = {Elena D'Amato and Constantino Carlos Reyes-Aldasoro and Maria Felicia Faienza and Marcella Zollino},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.08229},
year = {2020}
}
备注
Submitted to MIUA 2020