基于卷积神经网络的儿童自闭症面部特征分类

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摘要儿童自闭症是一种难以早期发觉的疾病，这种症状不及时采取治疗措施将会影响一生，因此尽早发现、尽早治疗有着重要意义。儿童自闭症的传统诊断方法通常是通过观察法，这种方法耗费人力物力，容易错过最佳治疗时期。对此，提出了一种基于卷积神经网络的儿童自闭症分类模型，该模型以经过伽马变换、边界增强等图像处理操作后的特征增强数据作为输入，实现了通过儿童面部特征分类自闭症患者。实验结果表明，该模型具有良好的分类性能。

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关键词 ：儿童自闭症, 卷积神经网络, 图像处理

年卷期日期: 2024-05-10 出版日期: 2024-10-10

引用本文:

周锐　刘海军　邢丽莉　崔春杰　王高远. 基于卷积神经网络的儿童自闭症面部特征分类[J]. 电脑与电信, 2024, 1(5): 38-.

链接本文:

https://www.computertelecom.com.cn/CN/ 或 https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2024/V1/I5/38

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