CCFExp:用于面瘫个体的循环交叉融合扩散模型的面部图像合成
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对面瘫诊断面临的挑战,开发了基于扩散模型的循环交叉融合表达生成模型(CCFExp),旨在合成高质量的面瘫数据集。研究结果表明,该方法能够生成更真实的面部图像,并保持身份一致性,显著优于现有技术。
该文章介绍了一种新的方法,结合了微分几何、核平滑和谱分析,用于量化面部肌肉活动。该方法可用于广泛可访问的视频录制,如个人智能手机。它具有实用性和可访问性,并在国家安全和整形外科领域有潜在应用。此外,它还可用于远程诊断和监测中风、贝尔氏麻痹和听神经瘤等疾病,并能准确识别和分类不同程度的情绪。这种面部肌肉分析技术是对深度学习方法和面部肌肉电图(fEMG)的替代。