資料介紹
為提高疼痛表情的識別準(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別方法。利用CLNF模型獲取疼痛表情的關(guān)鍵特征點,在此基礎(chǔ)上得到攜帶大量疼痛信息的面部活動單元(AU),通過對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)集與約束擴展參數(shù)集相融合以完成BN模型的參數(shù)估算,并通過BN推理方法實現(xiàn)疼痛表情的最終識別。實驗結(jié)果表明,與概率潛在語義分析、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別性能,具有更高的識別精度。
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