若干生物图像信息检测算法研究及其应用

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1、中山大学博士学位论文若干生物图像信息检测算法研究及其应用姓名：李英申请学位级别：博士专业：应用数学指导教师：赖剑煌;李怡平20060501中山大学博士学位论文摘要x线照片中微钙化点簇的检测而展开。本论文的主要工作包括以下三个方面：1)提出基于活动轮廓模型(ASM)方法的多表情整脸轮廓检测算法。ASM是目前最流行的人脸对齐方法之一。人脸有丰富的表情，如微笑，惊讶，生气，发呆等等，眼睛和嘴巴的多种状态使得形状有较大的非线性变化，不能简单地放在同一个线性模型下处理。为了提高ASM在光照较不均匀、背景较复杂和形

2、状有较大非线性变化的、多表情的人脸特征点的检测准确率，本论文提出三种策略对ASM从模板建立到搜索策略进行改进：a)非对称采样策略；b)对Gabor小波提取的信息进行建模取代标准ASM中直接对灰度信息进行建模，以容忍一定程度的光照变化和脸部较丰富的表情；c)局部ASM和全局ASM相结合的多模板ASM方法。2)提出眼睛状态和嘴巴状态检测的组合算法。人脸表情丰富多样，其中眼睛和嘴巴作为人脸的两个重要部件，包含了丰富的表情信息，眼睛和嘴巴的轮廓检测和状态分类在智能人机交互中有相当大的应用价值。本论文应用六种方法

3、去检测开眼和闭眼状态，即灰度模板匹配的方法、Fisher方法、水平投影的方法、找眼睛上眼睑的方法、用Hough变换找眼珠的方法、垂直方差投影的方法。最后通过对这六种方法进行组合来提高抗光照影响能力，提高检测的准确率。而对于嘴巴，本论文采用基于灰度模板匹配方法、支持向量机方法、嘴巴几何特征分类和嘴巴内轮廓区域灰度分类的组合方法，检测张大、微笑、0型和紧闭四种嘴巴状态。3)提出基于不同SVM检测结果的组合算法应用于数字乳腺X线照片中微钙化点的检测。检测问题实际上是两类分类问题，x光照片中的每一点，可以用SV

4、M分为两类：“此点是癌变点”和“此点不是癌变点”。本论文利用多项式核SVM和线性SVM之间的互补特性，提出了一个把这两种SVM所得结果组合起来以求更好的结果的算法，在保持与最高几乎相同的正确检测率的基础上有效地降低错误检测率。关键词：人脸特征点检测，活动轮廓模型，眼睛状态检测，嘴巴状态检测，乳腺癌检测，微钙化点簇检测第1I页ResearchonBioinformationDetectionAlgorithminBiologicImages一Major：AppliedMathematicsAuthor：L

5、iYingSupervisor：Prof．LaiJianhuangandProf．LiYipingAbstractBioinformationdetectionalgorithmnowattractsmoreandmoreattentionfromallovertheworldbecauseofitsimportance．Andithasbeenfarandwideappliedinmanyfieldssuccessfully．Atpresent，theincreasingneedofpublicsec

6、urityandthedevelopmentofmedicalimagingandbioinformaticsgiveanotheropportunityforittomakeprogress．Researcheswillbecarriedonwithrespecttofacialfeaturepointdetection，eye&mouthstatesdetectionandbreastcancerdetectioninthisdissertation．ondi．gitalfacialimages，w

7、hichincludesfacerecognition，expressionanalysis，lipreading，poseestimation，etc．，wasstartedfromthirtyyearsagoandnowisbecomingmoreandmOrepopularinthefieldofpatternrecognitionandimageprocessing．Amongallofitssub-research-fields，facialfeaturepointdetectionisthe

8、mostfundamentalandalsocrucialone，andeye&mouthstatesdetectionisofgreatsignificance．Fewoftheexistingfacialfeaturepointdetectionalgorithmstakethevarietyofexpressionsandilluminationsintoaccount；hencethefirstissuewewilladdressi