基于 Gabor 滤波器的非侵入式糖尿病检测：不同摄像头的比较分析
计算机视觉与模式识别
2023-07-31 v1 人工智能
摘要
本文比较并探讨了移动设备摄像头与笔记本电脑摄像头作为便捷工具，利用面部块纹理特征非侵入式检测糖尿病 mellitus（DM）的成像性能。数据集选取了年龄在20至79岁之间的参与者。在正常光照条件下，使用1200万像素和700万像素的移动摄像头以及笔记本电脑摄像头拍摄照片。提取的面部块使用 k-最近邻（k-NN）和支持向量机（SVM）进行分类。共采集100张图像，进行预处理、Gabor 滤波和迭代。系统性能以准确率、特异度和灵敏度衡量。使用 SVM 和100张图像，1200万像素后置摄像头取得了96.7%准确率、100%灵敏度和93%特异度的最佳性能。
引用
@article{arxiv.2307.15480,
title = {Non-invasive Diabetes Detection using Gabor Filter: A Comparative Analysis of Different Cameras},
author = {Christina A. Garcia and Patricia Angela R. Abu and Rosula SJ. Reyes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.15480},
year = {2023}
}
备注
11 pages, 5 figures, 3 tables, conference