本文關(guān)鍵詞：基于視頻序列的新生兒疼痛表情識(shí)別系統(tǒng)的研究

  更多相關(guān)文章： 表情識(shí)別 新生兒疼痛 人臉檢測(cè) 目標(biāo)跟蹤 特征提取

【摘要】：臨床實(shí)驗(yàn)表明,新生兒是具有疼痛感知能力的,但是新生兒自身卻缺乏表述疼痛的能力,如今,研究合適的方法對(duì)新生兒的疼痛進(jìn)行評(píng)估已經(jīng)成為具有挑戰(zhàn)性的課題之一。新生兒的疼痛評(píng)估工作目前多是由人工來(lái)完成,受過(guò)訓(xùn)練的醫(yī)護(hù)人員根據(jù)各項(xiàng)評(píng)估技術(shù)指標(biāo)來(lái)對(duì)新生兒表情進(jìn)行評(píng)估,得到的評(píng)估結(jié)果或多或少會(huì)受到個(gè)人主觀因素的影響,因此開(kāi)發(fā)一種輔助性的客觀評(píng)估系統(tǒng)對(duì)新生兒疼痛進(jìn)行及時(shí)、客觀且有效的評(píng)估具有非常重要的意義。本文對(duì)視頻序列中的新生兒疼痛表情識(shí)別進(jìn)行了深入的研究,并設(shè)計(jì)出相應(yīng)的表情識(shí)別系統(tǒng)對(duì)識(shí)別過(guò)程和結(jié)果進(jìn)行直觀展示,本文的研究工作主要有:(1)針對(duì)表情識(shí)別中的臉部檢測(cè)問(wèn)題,提出使用基于膚色和Haar特征相結(jié)合的新生兒臉部檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于膚色的方法能夠排除掉大部分非膚色區(qū)域,縮小臉部檢測(cè)范圍,后續(xù)結(jié)合Haar特征,能夠在臉部區(qū)域完整、角度合理的前提下,檢測(cè)出不同表情和不同頭部偏移角度的視頻幀樣本的臉部區(qū)域。(2)針對(duì)視頻序列的實(shí)時(shí)性要求,使用基于金字塔Lucas-Kanade光流的目標(biāo)跟蹤算法對(duì)新生兒臉部區(qū)域進(jìn)行跟蹤,同時(shí),針對(duì)新生兒臉部運(yùn)動(dòng)的不確定性,為了使跟蹤效果更加準(zhǔn)確,在光流基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出采用前后向軌跡相結(jié)合的方式完成跟蹤,實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠在部分遮擋和頭部存在一定角度偏移的情況下取得不錯(cuò)的跟蹤效果,并且能夠達(dá)到系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。(3)針對(duì)面部表情的識(shí)別問(wèn)題,研究局部二值模式和支持向量機(jī)在新生兒疼痛表情特征提取與識(shí)別上的應(yīng)用,將均勻模式和旋轉(zhuǎn)不變模式相結(jié)合,并使用分塊的局部二值模式提取新生兒表情特征,作為分類器的輸入。針對(duì)支持向量機(jī)使用過(guò)程中的參數(shù)選擇問(wèn)題,本文使用網(wǎng)格搜索的方法對(duì)支持向量機(jī)的懲罰因子以及核函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),得到最優(yōu)參數(shù)對(duì)作為系統(tǒng)分類識(shí)別的參數(shù)。(4)針對(duì)系統(tǒng)的構(gòu)建以及識(shí)別結(jié)果的展示問(wèn)題,采用MFC完成系統(tǒng)整體框架的搭建,并結(jié)合OpenCV調(diào)用庫(kù)函數(shù)的方式獲得相關(guān)圖像處理算法。整體系統(tǒng)運(yùn)行效果表明,本文設(shè)計(jì)的針對(duì)視頻序列的新生兒疼痛表情識(shí)別系統(tǒng)具有較好的實(shí)時(shí)性,能夠達(dá)到基本的表情識(shí)別功能,同時(shí)具有界面友好、簡(jiǎn)潔易用的優(yōu)點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：表情識(shí)別 新生兒疼痛 人臉檢測(cè) 目標(biāo)跟蹤 特征提取
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R722.1;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 新生兒疼痛表情識(shí)別的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 新生兒疼痛表情識(shí)別中的關(guān)鍵技術(shù)10-14
• 1.3.1 臉部區(qū)域的檢測(cè)與跟蹤10-12
• 1.3.2 表情特征提取12-13
• 1.3.3 表情分類識(shí)別13-14
• 1.4 新生兒疼痛表情識(shí)別的難點(diǎn)14
• 1.5 論文的主要內(nèi)容與章節(jié)安排14-16
• 1.5.1 主要內(nèi)容14-15
• 1.5.2 章節(jié)安排15-16
• 第二章 新生兒臉部檢測(cè)模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)16-26
• 2.1 人臉檢測(cè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)16
• 2.2 基于膚色和Haar特征的臉部檢測(cè)16-24
• 2.2.1 基于膚色的臉部區(qū)域分割17-20
• 2.2.2 候選臉部區(qū)域的篩選20-21
• 2.2.3 基于Haar特征的臉部檢測(cè)21-24
• 2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 新生兒臉部跟蹤模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)26-34
• 3.1 引言26
• 3.2 光流法26-30
• 3.2.1 Lucas-Kanade光流27-28
• 3.2.2 金字塔LK光流28-30
• 3.3 前后向軌跡相結(jié)合的新生兒臉部跟蹤30-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 新生兒疼痛表情識(shí)別模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)34-53
• 4.1 基于LBP的特征提取算法研究34-38
• 4.1.1 LBP算子及其特征表示34-36
• 4.1.2 拓展的LBP算子36-38
• 4.2 基于均勻模式的旋轉(zhuǎn)不變LBP38-40
• 4.3 基于支持向量機(jī)的分類算法研究40-46
• 4.3.1 SVM分類原理40-45
• 4.3.2 核函數(shù)45-46
• 4.4 基于LBP與SVM的新生兒疼痛表情識(shí)別46-52
• 4.4.1 基于LBP的新生兒疼痛特征提取46-48
• 4.4.2 基于SVM的新生兒疼痛表情分類流程48-50
• 4.4.3 參數(shù)尋優(yōu)50-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第五章 軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)53-64
• 5.1 軟件系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)53-56
• 5.1.1 功能描述與框架搭建53
• 5.1.2 開(kāi)發(fā)工具簡(jiǎn)介53-55
• 5.1.3 設(shè)計(jì)方法55-56
• 5.2 系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)與功能展示56-62
• 5.2.1 界面設(shè)計(jì)56-58
• 5.2.2 系統(tǒng)啟動(dòng)設(shè)置58
• 5.2.3 視頻序列的輸入與控制功能58-59
• 5.2.4 表情識(shí)別功能59-62
• 5.3 影響系統(tǒng)性能的因素62-63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 第六章 總結(jié)與展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-69
• 附錄 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目69-70
• 致謝70

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 汪亞珉,傅小蘭;面部表情識(shí)別與面孔身份識(shí)別的獨(dú)立加工與交互作用機(jī)制[J];心理科學(xué)進(jìn)展;2005年04期

2 歐陽(yáng)琰;桑農(nóng);;基于面部動(dòng)作單元組合特征的表情識(shí)別[J];中國(guó)體視學(xué)與圖像分析;2011年01期

3 吳奇;申尋兵;傅小蘭;;微表情研究及其應(yīng)用[J];心理科學(xué)進(jìn)展;2010年09期

4 ;[J];;年期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 沈卓卿;俞國(guó)良;;情緒表達(dá)者的文化差異對(duì)表情識(shí)別的影響[A];第十二屆全國(guó)心理學(xué)學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要集[C];2009年

2 章吉;陳英和;;兒童混合表情識(shí)別的發(fā)展及與基本表情識(shí)別的關(guān)系[A];增強(qiáng)心理學(xué)服務(wù)社會(huì)的意識(shí)和功能——中國(guó)心理學(xué)會(huì)成立90周年紀(jì)念大會(huì)暨第十四屆全國(guó)心理學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2011年

3 劉芳;王志良;徐銀梅;陳鋒軍;郭群;;應(yīng)用于表情識(shí)別的黑斑特征算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[A];第一屆中國(guó)情感計(jì)算及智能交互學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2003年

4 史光遠(yuǎn);崔麗霞;;性別和羞怯水平對(duì)大學(xué)生面部表情識(shí)別的影響[A];第十五屆全國(guó)心理學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2012年

5 曹宇嘉;鄭文明;趙力;鄒采榮;;基于差值模板特征的表情識(shí)別方法[A];第十二屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

6 李睿凡;朱強(qiáng)生;郭燕慧;劉海濤;;魯棒局部保持投影的表情識(shí)別[A];2006年首屆ICT大會(huì)信息、知識(shí)、智能及其轉(zhuǎn)換理論第一次高峰論壇會(huì)議論文集[C];2006年

7 韓t}t};王益文;;面孔呈現(xiàn)順序?qū)植勘砬樽R(shí)別的影響[A];第十一屆全國(guó)心理學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2007年

8 歐陽(yáng)琰;桑農(nóng);;基于面部動(dòng)作單元組合特征的表情識(shí)別[A];第十五屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

9 羅崢;魏錦;陳凡;尹天驕;;自閉、智障與正常兒童面部表情識(shí)別的差異[A];增強(qiáng)心理學(xué)服務(wù)社會(huì)的意識(shí)和功能——中國(guó)心理學(xué)會(huì)成立90周年紀(jì)念大會(huì)暨第十四屆全國(guó)心理學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2011年

10 張明;傅小蘭;;微表情識(shí)別的背景效價(jià)效應(yīng)[A];心理學(xué)與創(chuàng)新能力提升——第十六屆全國(guó)心理學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王麗;智能服務(wù)機(jī)器人表情識(shí)別技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

2 楊勇;基于粗糙集理論的表情識(shí)別研究[D];西南交通大學(xué);2009年

3 李遠(yuǎn)征;人體目標(biāo)跟蹤和表情識(shí)別中的若干問(wèn)題研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

4 阮錦新;多姿態(tài)人臉檢測(cè)與表情識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2010年

5 歐陽(yáng)琰;面部表情識(shí)別方法的研究[D];華中科技大學(xué);2013年

6 朱明旱;基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識(shí)別研究[D];中南大學(xué);2009年

7 劉帥師;非均勻光照和局部遮擋情況下的魯棒表情識(shí)別理論與方法研究[D];吉林大學(xué);2012年

8 張錚;基于二維MB-LGBP特征的表情識(shí)別及其光照檢測(cè)研究[D];天津大學(xué);2010年

9 付曉峰;基于二元模式的人臉識(shí)別與表情識(shí)別研究[D];浙江大學(xué);2008年

10 洪濤;船體建造CAD/CAM系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)及面部表情識(shí)別技術(shù)的若干研究[D];浙江大學(xué);2003年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 賀春榮;情緒情境與訓(xùn)練因素對(duì)微表情識(shí)別能力影響的研究[D];山西醫(yī)科大學(xué);2012年

2 竇曉娟;大學(xué)生自卑特質(zhì)對(duì)面部表情識(shí)別的影響研究[D];河北師范大學(xué);2015年

3 劉曠;基于卷積網(wǎng)絡(luò)集成的面部表情識(shí)別方法[D];浙江大學(xué);2016年

4 胡建國(guó);基于表情識(shí)別的兒童情緒能力評(píng)測(cè)系統(tǒng)[D];東南大學(xué);2015年

5 溫瑞梅;閾上與閾下啟動(dòng)范式下情緒詞匯對(duì)面部表情識(shí)別的影響[D];魯東大學(xué);2016年

6 陳琦;負(fù)性情緒、情緒調(diào)節(jié)策略對(duì)大學(xué)生面部表情識(shí)別的影響研究[D];河北師范大學(xué);2016年

7 劉瑤;微表情識(shí)別訓(xùn)練對(duì)青少年抑郁癥患者執(zhí)行功能影響的研究[D];山西醫(yī)科大學(xué);2016年

8 陳奇;基于混合特征提取與決策樹(shù)算法的表情識(shí)別方法研究[D];長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué);2016年

9 周玉華;基于微信平臺(tái)的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D];江蘇大學(xué);2016年

10 張軒閣;基于動(dòng)態(tài)序列的微表情識(shí)別[D];吉林大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：687517