基于三维人脸模型装配的表情驱动算法

为了实现三维人脸模型中的面部表情控制,本文提出了一种基于人脸模型装配的表情驱动方法。该方法利用FACS编码系统计算出各动作单元AU对应的表情基参数,结合生物解剖学与运动学的相关知识,将肌肉与骨骼装配到三维人脸模型上,通过驱动控制点完成面部的表情驱动。与传统基于手工建模或数据驱动方法相比,本方法不需要大量的人工参与和训练数据。因此,该方法在数字娱乐、虚拟人物和人机交互等领域有着广泛的应用前景,为相关领域的研究和应用提供了一定的参考。     

半监督特征重构的无约束条件下人脸表情识别方法

针对无约束条件下人脸表情数据的标签不足问题,本文提出了半监督特征重构的人脸表情识别方法。首先,构建了多头卷积神经网络,每个卷积头倾向于提取不同的特征,以丰富特征多样性;其次,使用五官关键点坐标构建结果用于提取局部特征的关键特征分支;再次,构建了自训练重采样模块,利用少数类的高精度预测补充标签数量;最后,使用一致性正则损失和伪标签方法学习无标签数据。分别在包含400个标签的RAF-DB和FERPlus数据集和包含250个标签的CIFAR-10数据集上进行测试,实验结果表明,所提方法的识别率分别达到68.88%、77.38%和95.75%,方法优于经典的半监督学习方法。     

乳房再造时假体的"四维法"选择

目的 探讨一种乳腺癌乳房再造时假体选择的新方法.方法 参照健侧乳房,测出其四维:体积、横径、纵径及乳房高度,根据公式计算出拟要置放假体的大小,从目录中遴选出"个性化"的假体,同时根据身高、肥胖情况再进行20～25ml的增减.结果 采用上述"四维法"进行30例乳腺癌术后Ⅰ期乳房假体再造术,手术效果满意,乳房形态良好.结论 "四维法"选择假体方法准确、简单和实用,值得推广应用.     

初治时血脂水平对小细胞肺癌患者预后的影响

目的探讨初治时血脂水平对小细胞肺癌(SCLC)患者预后的影响。方法回顾性分析2012—2017年吉林大学第一医院收治的129例SCLC患者的临床资料, 根据中国人群血脂合适水平与异常分层标准, 按初治时血脂即总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇进行分组, 分析不同血脂水平与SCLC患者临床特征和预后的关系。结果 129例SCLC患者中, 初治时总胆固醇<5.2 mmol/L 90例(69.8%), ≥5.2 mmol/L 39例(30.2%);甘油三酯<1.7 mmol/L 95例(73.6%), ≥1.7 mmol/L 34例(26.4%);高密度脂蛋白胆固醇<1.0 mmol/L 27例(20.9%), ≥1.0 mmol/L 102例(79.1%);低密度脂蛋白胆固醇<3.4 mmol/L 90例(69.8%), ≥3.4 mmol/L 39例(30.2%)。初治时甘油三酯水平与SCLC患者的体质指数有关(P<0.05)。SCLC患者的甘油三酯水平、临床分期与患者的中位无进展生存时间有关(均P<0.05), SCLC患者的...