基于视频中眼部聚焦的贝尔氏麻痹检测
计算机视觉与模式识别
2022-02-17 v1 人工智能
多媒体
图像与视频处理
摘要
在本文中，我们展示了如何仅从视频中受试者的眼睛检测贝尔氏麻痹这一神经系统疾病。我们注意到贝尔氏麻痹患者患侧面部往往难以眨眼。因此，我们可以观察到两只眼睛眨眼模式之间的明显对比。尽管先前的工作确实利用图像/视频来检测该疾病，但无一明确聚焦于眼睛。它们大多需要整个面部。拥有眼部聚焦检测系统的一个明显优势是受试者的匿名性不会受到威胁。此外，我们基于简单眨眼模式的 AI 决策使其可解释且直接。具体而言，我们开发了一种称为眨眼相似度的新特征，用于衡量两种眨眼模式之间的相似性。我们的大量实验表明，所提特征相当鲁棒，因为它即使在标签极少的情况下也有助于贝尔氏麻痹检测。我们提出的眼部聚焦检测系统比几种现有方法不仅更便宜而且更方便。
引用
@article{arxiv.2201.11479,
title = {Eye-focused Detection of Bell's Palsy in Videos},
author = {Sharik Ali Ansari and Koteswar Rao Jerripothula and Pragya Nagpal and Ankush Mittal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.11479},
year = {2022}
}
备注
Published in the Proceedings of the 34th Canadian Conference on Artificial Intelligence. Please cite this paper in the following manner: S. A. Ansari, K. R. Jerripothula, P. Nagpal, and A. Mittal. "Eye-focused Detection of Bell's Palsy in Videos". In: Proceedings of the 34th Canadian Conference on Artificial Intelligence (June 8, 2021). doi: 10.21428/594757db.d2f8342b