面瘫是一种常见的面部疾病,不仅影响患者的身心健康,而且还影响患者的社交活动。而如果面瘫能够及早发现,及时治疗,治疗措施得当,患者就较容易恢复。反之,则会延误疾病的治疗。面瘫的诊断分级为合适治疗方案的制定提供可靠的依据。现有的面瘫分级评估主要关注整体面部状态信息或者外部轮廓信息,关注信息较为单一,忽略面部运动的动态信息,导致分级评估的准确率较低。为此,本文提出一种基于光流差异特征的面瘫分级综合评估方法。该方法兼顾面部状态变化信息以及纹理变化信息,利用光流特征的差异,并考虑面部运动特征;此外,针对不同的面部动作,关注对应的面部区域。最后,综合基于图像和视频数据的面瘫分级评估结果得到最终的评估结果。基于图像数据的面瘫分级评估,方法首先选择面部表情中性状态(无任何表情)和面部表情最大状态的图像数据,进行归一化处理,人脸检测和区域划分等预处理工作。然后提取对应面部及相关区域的光流特征,以及人脸两侧相关区域光流特征之间的差异特征,并利用支持向量机完成面瘫分级评估。对于面瘫的视频数据,提取面部运动时不同区域的光流信息,依据面部运动的对称性计算面部运动左右脸的光流差异特征,基于这些特征进行面瘫分级评估。最后将面向图像数据的评估结果和面向视频数据的评估结果进行分数量化和综合评估,以全面分析面瘫患者面部表情肌功能差异情况,完成面瘫分级的综合评估。实验表明,相对于传统的面瘫分级评估方法,本文提出的面瘫分级综合评估方法在准确率、精确率、召回率都有显著提高,取得良好的效果。研究成果将为利用计算机视觉技术的面瘫分级评估辅助诊断奠定基础,有助于医生对面瘫患者做出快速准确的病情诊断,并给出合理的治疗方案。