一种基于光流法的眼震类型识别方法

摘要

本发明实施例公开了一种基于光流法的眼震类型识别方法，包括：步骤1：通过红外摄像头采集患者的眼震视频；步骤2：每隔1帧提取眼震视频的视频帧；步骤3：去除其中的闭眼帧；步骤4：采用迁移学习方法分割出保留的视频帧的虹膜部分；步骤5：计算连续的视频帧的光流，裁剪得到光流图；步骤6：将得到的光流图按顺序输入到训练好的ResNet+LSTM网络模型，通过网络模型自动识别眼震类型。本发明结合光流法和深度学习识别眼震类型，可以有效、准确地识别旋转性眼震。