PRIMA 系统的假体视觉模拟与人脸表征增强
人机交互
2026-01-09 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
目的。植入 PRIMA 光伏视网膜下假体的地理萎缩患者报告了形状视觉，其平均视力与 100um 像素尺寸相当。尽管这一显著成果使他们能够读写，但他们报告在感知人脸时存在困难。尽管受到像素化刺激，患者看到的是平滑图案而非点。我们提出了一种新颖的非像素化算法用于模拟假体视觉，将其预测与临床结果进行比较，并描述了用于改善人脸表征的计算机视觉与机器学习 (ML) 方法。方法。我们的模拟算法 集成了基于受像素间距限制的采样密度的空间分辨率滤波器，以及代表假体视觉对比度敏感度降低的对比度滤波器。使用该模拟器生成的 Landolt C 和人脸图案与实际 PRIMA 用户的报告进行了比较。为了恢复因分辨率或对比度受限而在假体视觉中丢失的面部特征，我们在图像投影到光伏视网膜植入物之前，应用了 ML 面部关键点模型以及对比度调节色调曲线。主要结果。使用上述算法模拟的假体视觉与临床研究中观察到的字母视力以及患者对感知面部特征的描述相匹配。在投影到植入物之前对图像应用反向对比度滤波器，并使用 ML 面部关键点模型突出面部特征，有助于保持假体视觉中的对比度，提高情绪识别率并缩短响应时间。意义。假体视觉的空间和对比度约束限制了可分辨特征并使自然图像退化。在图像投影到植入物之前基于 ML 的方法和对比度调整缓解了一些限制，并改善了人脸表征。
引用
@article{arxiv.2503.11677,
title = {Simulation of prosthetic vision with PRIMA system and enhancement of face representation},
author = {Anna Kochnev Goldstein and Jungyeon Park and Yueming Zhuo and Nathan Jensen and Daniel Palanker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.11677},
year = {2026}
}