支持向量机在面部神经麻痹检测中的应用

• 作者: 孙向东 张增芳 胡迎春
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机11维特征向量 面部图像 神经麻痹
• 年，卷（期）: 2004,（13）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 198-201
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3750字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.13.065

摘要

通过提取标准人脸正面图像的鼻尖、眼角、鼻角、嘴角等特征点,构成11雏特征向量,在介绍支持向量机(SVM)基本原理和实现算法的基础上,通过SVM对大样本的11雏特征向量进行学习,将面部神经麻痹的图像从正常人脸图像中分离出来,为医生诊断提供依据.试验证明,该方法对检测面部神经麻痹的准确率是令人满意的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡迎春	广西工学院计算机工程系	45	592	8.0	23.0
3	张增芳	广西工学院计算机工程系	52	623	11.0	23.0
6	孙向东	广西大学生物技术实验中心	3	11	2.0	3.0