实验室简介
概况
近年来，本课题组主要围绕计算机视觉、模式识别、人工智能、机器学习等领域开展科学研究。课题组隶属于南昌大学信息工程学院，目前有17名硕士研究生。李菁主持的课题有《基于行为识别和意图估计的孤独症早期诊疗辅助系统 》、《基于深度学习的特征融合在移动机器人视觉中的场景理解及研究 》、《孤独症早期诊疗的视觉辅助系统的关键技术研究》等国家自然科学基金和江西省自然科学基金项目。
孤独症儿童早期诊断
研究背景：
孤独症可以应用生物特征信号如核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)或脑电波(Electroencephalogram, EEG)等对其进行辅助诊断。然而这些诊断方式并不是最优的，因为需要满足的条件有许多，例如专业的医生或专家、在像医院或者实验室等这种特殊的场所等。因此找到一种客观有效适宜普及的方法就尤为重要。所以本研究从孤独症儿童诊断的便捷性出发，提供了一种通过采取孤独症儿童日常生活的视频，应用深度学习的方法进行辅助诊断，希望能为医疗条件不发达地区的孤独症儿童的早期诊断提供帮助。
研究结果：
- 我们建立了一个新的大型自闭症儿童视频数据集（ACVD），其中包含来自556个测试者的556个视频片段，包括155个ASD儿童的155个视频，136个来自小学的136个TD儿童的视频和265个265个TD视频的视频 幼儿园的孩子们。
- 我们提出来基于眼动跟踪的孤独症儿童视频分类算法。首先，应用TLD跟踪算法对视频中儿童的眼部区域进行跟踪，得到一系列的眼动轨迹，然...