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為提高疼痛表情的識(shí)別準(zhǔn)確性，將約束局部神經(jīng)域（CLNF）模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）模型相結(jié)合，提出一種疼痛表情識(shí)別方法。利用CLNF模型獲取疼痛表情的關(guān)鍵特征點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上得到攜帶大量疼痛信息的面部活動(dòng)單元（AU），通過(guò)對(duì)AU加標(biāo)簽處理得到樣本數(shù)據(jù)集。根據(jù)定性專家經(jīng)驗(yàn)獲取BN條件概率之間的約束集合，采用變權(quán)重方法將樣本數(shù)據(jù)集與約束擴(kuò)展參數(shù)集相融合以完成BN模型的參數(shù)估算，并通過(guò)BN推理方法實(shí)現(xiàn)疼痛表情的最終識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與概率潛在語(yǔ)義分析、局部二值體卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法相比，該方法可有效提高疼痛表情的識(shí)別性能，具有更高的識(shí)別精度。
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