模式識別技術在生物醫(yī)學工程中的應用研究.pdf

1、本文利用模式識別技術中的小波分析方法、BP神經網絡技術，應用于CT圖像識別及三維人臉識別等生物醫(yī)學工程中。討論了模式識別，ＣＴ圖像識別，三維人臉識別研究現狀與存在問題。介紹了關鍵基礎理論及技術，分析了腦部CT圖形異常檢測方法。對三維人臉識別所涉及的若干關鍵技術：姿態(tài)矯正、人臉鑒別等方面進行了研究。為了便于研究，設計并實現了相關原型系統(tǒng)。具體研究內容如下：
　　1.針對腦梗CT圖像自動判讀問題，本文提出一種基于隨機Hough變換和B

2、P網絡的腦部異常檢測算法，首先通過隨機Hough變換，利用不同腦組織CT圖像的灰度信息，檢測圓形或類圓形區(qū)域，初步判斷可能異常的區(qū)域，利用RHT變換求出該區(qū)域中心位置及半徑；然后采集可能異常部位的灰度特征信息，利用訓練過的BP網絡進行比對分析，排除正常區(qū)域，確定腦部異常部位。
　　2.提出基于曲率變換的鼻子位置檢測算法BCCNPD。利用小波奇異點檢測原理來確定三維空間內鼻子位置，實現準確定位鼻子；通過BCCNPD算法，利用鼻梁空間

3、特性，進行人臉姿態(tài)的調整，試驗表明鼻子位置檢測算法BCCNPD能夠將各種姿態(tài)3D人臉數據調整到端正姿態(tài)。利用鼻子位置檢測算法BCCNPD調整后的人臉，通過平行于xoy平面做切面，可以直接剔除耳朵、脖子等冗余數據，能夠精確提取三維人臉輪廓，試驗效果較好。
　　3.本文提出了基于小波分析的三維人臉特征提取算法WAFFE，利用Daubec-hies小波提取人臉切面的切線曲率變化點，實現人臉特征點的自動定位與提?。焕肳AFFE算法，能夠