基于MDFPF-ResNet的红外手掌图像关键点定位.docx

基于 MDFPF-ResNet 的红外手掌图像关键点定位 摘要：本文提出了一种基于 MDFPF-ResNet 的红外手掌图像关键点定位方法，以提高红外手掌图像关键点的定位精度。该方法通过集成多尺度空洞卷积在金字塔中，提高图像高层语义特征提取的能力，并加入改进型 Bottleneck 模块，用来改善多层温度轮廓定位不准确的问题。将多尺度空洞卷积特征金字塔层级与改进型 Bottleneck 模块的输出特征图进行融合，改善了由于空间分辨率低的红外图像定位出现的漏检问题。 关键点定位技术是中医手诊法的重要组成部分，而红外手掌图像关键点定位是中医手诊法的关键步骤。然而，传统的定位算法存在一定的缺陷，如空间分辨率低、对手掌大小和角度的变化敏感等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于 MDFPF-ResNet 的红外手掌图像关键点定位方法。 MDFPF-ResNet 系统设计中，特征提取模块由 5x5 的卷积、池化层和 6 个 Bottleneck 模块串联组成。在特征提取模块中，使用上一个 Bottleneck 的输出作为下一个 Bottleneck 的输入，其中 Bottleneck 模块通过 Conv1、Conv2 和 Conv3 将特征图通道数恢复为输入特征图的通道数。加入 shortcut 连接，实现恒等映射。 该方法的优点在于可以提高红外手掌图像关键点的定位精度，解决了传统定位算法的不足。同时，该方法也可以应用于其他医疗图像处理领域，具有广泛的应用前景。 知识点： 1. 红外手掌图像关键点定位技术的重要性 2. 传统定位算法的缺陷 3. MDFPF-ResNet 系统设计的特点 4. Bottleneck 模块的作用 5. shortcut 连接的实现恒等映射 6. 多尺度空洞卷积特征金字塔融合的作用 7. 改进型 Bottleneck 模块的作用 8. 红外手掌图像关键点定位技术的应用前景