帕金森病是一种常见的神经退行性疾病,死亡率低但致残率高。伴随着年龄的增长患病率也逐渐增高,患者症状会随着病程的发展愈发严重,对患者的身心健康及生活质量都会带来严重的影响。根据多年医学研究,表情缺失被认为是帕金森病患者的常见症状之一,俗称“面具脸”症状。目前,临床上专业医师会利用评估量表中面部表情的评价来判断病人表情障碍是否存在以及其严重程度,主观性较强。寻找一种客观评价帕金森病面部症状的方法,也成为近年来的研究热点。运用计算机视觉技术,有助于患者在较短的时间内发现自己的疾病并获得治疗。为此,本文以符合面部动作编码系统的人脸动作单元为基础,提出基于面部动作单元的帕金森病表情障碍诊断的量化评估方法。本文的主要工作内容如下:（1）介绍帕金森病患者面部表情障碍的研究背景和意义,对国内外帕金森病患者面部表情障碍症状进行调研,分析总结目前对帕金森病患者面部表情障碍研究的现状及趋势。设计针对本文研究内容的帕金森病患者面部表情障碍评估实验方案,按照实验方案要求,对95名受试者完成原始视频数据的采集工作。（2）对采集到的原始视频做有效性判断,运用Open Face面部行为分析框架提取17个面部动作单元,根据帕金森病典型面部症状设计构建面部动作单元涉及频域和时域特征共36维。采用三种不同特征选择方式对预处理完的特征做选择,并分别送入四种分类器中比较模型性能。（3）针对帕金森病鉴别诊断的分类研究中,在包含67名帕金森病患者和28名正常对照组在内共137段有效视频上,经过五折交叉验证得到受试者工作特征曲线下方面积（AUC）为0.9834,最佳阈值处分类准确率可达98%的最优模型;在评估患者表情缺失症状的研究中,通过对30名轻症与37名明显症状的帕金森病患者134段有效视频样本分析,得出AUC为0.9602,最佳阈值处准确率为96.26%的分类模型。本文针对帕金森病患者的面部表情障碍进行深入研究。以人脸动作单元为基础,结合世界运动障碍病学会统一帕金森病综合评价量表在患者面部表情部分的标准,构建基于面部表情单元的帕金森病患者诊断评估模型,验证帕金森病患者识别模型的有效性以及“面具脸”症状的严重程度分类模型有效性,对临床上鉴别诊断帕金森病起到辅助和参考作用。