颅颜患者手术前后之特征点比对系统课件.ppt
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- 关 键 词:
- 患者 手术 前后 特征 系统 课件
- 资源描述:
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1、1大綱n研究背景n研究動機n研究目的n文獻探討n研究方法n時程表n參考文獻2序論n背景q目前大都以其他病患術前術後的影像,讓患者以肉眼來進行比對,且靠想像進行模擬。q由於缺少手術前後的統計數據,因此無法針對個人預估術後的情形。q相同影像放大縮小,對於影像比對而言,仍是重點。(醫生的實際經驗)3q傳統影像比對 像素(pixel)比對n針對整張影像進行比對n缺點q所需的計算量大q效率不高q傳統影像比對標準 歐氏距離n針對點與點之間的距離進行比較n缺點q影像縮放時,所得出的結果會不同。q須先進行影像比例校對的動作。45q為什麼選用特徵點?n人類在辨識物體時,都是靠特徵點來判斷的。n人與人見面時,所靠
2、的就是特徵點的組合。q許久未見的朋友、家人,即使變胖變瘦,見面時仍能一眼認出。q為何會有似曾相似的感覺。q為何會有大眾臉。n特徵點不變,感覺不變;特徵點改變,感覺改變。q因此選用特徵點是最能表達人類感覺的特性,且所選特徵點越多越能代表物體,則效果越好。6n人臉常用特徵點7n動機q對於顱顏有缺陷或欲進行整形的患者而言,進行手術前,如能大概了解手術後的模樣,能增加患者的手術意願與信心。q為了未來能夠預測手術後的情形,統計手術前後的差異是必要的。q訂定適合的比對標準,能夠提高比對的效果。進而提高預測的準確率。8q使用傳統方式進行比對,對於結果難以量化。因此本論文將發展不受影像比例影響,且量化簡單的方
3、法來進行手術前後的比較。q為了減少人為的影響,在特徵點的擷取部份,採用自動的方式。9n目的q實做一套利用特徵點來進行影像比對的系統。q本論文針對特徵的相對位置來進行量化,進而能夠提供日後在手術模擬上有力的數據。q主要步驟:n五官定位n特徵自動擷取n特徵點比對。10文獻探討n人臉偵測q在人臉偵測部份,有三種方式。q色彩分析(Color Analysis)n在吳瑞珍的論文中提到,由 RGB轉換至其他色彩空間,利用其特性來進行分析。n對轉換後的影像,經由實驗數據的統計之後,確定人臉判斷的閥值,以此將背景與膚色分開。n優點:排除亮度的干擾,可增加判斷的準確率。n缺點:不同人種,必須有不同的判斷標準。1
4、1q類神經網路(Neural Network)n在Raphael Feraud的論文中,提到利用Neural Network來進行人臉的偵測。nNeural Network必須要先經由大量的已知資料,來進行網路的訓練,使得網路的輸出能越接近所需。n優點:即使不同人種亦能夠有良好的效果。n缺點:需有大量的資料進行訓練,若進行訓練的資料不良,則網路效果會打折扣。12q進化演繹法(Evolutionary Computation)n在吳明衛的論文中,是先將皮膚與邊緣偵測出來後,再運用進化演繹法來進行人臉偵測。n利用橢圓的中心位置、長軸半徑、短軸半徑及旋轉角度作為參數,進行突變(Mutate)與交配(
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