这种新的面部识别算法能够通过分析儿童面部的多张照片识别出诸如儿童早衰症、天使人症候群或唐氏综合症等儿童基因疾病。
先前已有研究发现这些罕见基因疾病有30%-40%的可能性会对儿童的脸部发育产生某种影响。虽然可识别的面部特征异常已经是用来诊断许多基因疾病的常用方法,但有一些特征可能非常细微并且容易被医生们忽略。
新的识别程序会以敏锐且客观的眼光寻找并识别出这些微小的特征,通过使用一个包含2878张照片的初始数据库,程序用其中的1515张健康对照组儿童照片进行“学习”,最终实现了区分患有特定基因疾病儿童面部特征的功能。
另外,这个分析方法能够使用任何种类的照片,只要儿童的整个面部是清晰的。研究人员的设计使得这个程序能够把光照、姿势、面部表情和图片质量等因素都进行计算,最终得出准确的评估。
邵微 2021-11-07 2开发者_高级运维2:36
今后每次自拍,手机都会告诉你:施主您有病,该吃药啦!
个人觉得这只能是一种辅助手段,这种诊断方式能够帮助医生缩小诊断的范围,使得对比变得更加容易,肯定不能直接出结果的。精确度肯定是有限的。
什么吊似 2021-11-07 22:38
楼主可阅读其原文献,原理介绍的相当详细,我觉得简单地理解就是“大家来找茬”模式,左边是一个健康人的脸,而提供一个待检测的人的脸,两者进行比对,分析儿童是否患病,而我觉得这个技术有三个缺陷或者说是局限,第一、只能识别的疾病存在面部区别,假如说该病对于面部没有任何影响,则不存在检测的意义。第二、也是楼上提到的精确度的问题,这个涉及到数据的规模需要足够庞大,分析工具足够精确,第三、这个问题我粗略阅读文献后发现应该基本解决,就是照相技术和角度问题,这个好像能够自动识别。
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