新生儿疼痛面部表情的特征提取

• 作者: 卢官明 李晓南 李海波 邹婵洁 郭旻
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 新生儿疼痛 面部表情 特征提取 Gabor小波变换 核鉴别分析
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4446字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2008.05.001

摘要

针对新生儿的疼痛表情识别,提出了将Gobor小渡变换与改进的KDA相结合的特征提取方法.首先时新生儿面部图像进行Gabor变换,然后针对变换后的Gabor特征,用一种改进的核鉴别分析方法对它进行二次特征提取.该方法从根本上解决了表情识别中因小样本问题而引起的核类内离散度矩阵(kernel within-class scatter matrix)奇异性的问题.最后,对提取的特征用支持向量机进行了疼痛表情的分类识别.实验结果表明,此表情特征提取方法能够显著改善表情识别系统的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢官明	南京邮电大学通信与信息工程学院	74	904	16.0	29.0
2	邹婵洁	南京邮电大学通信与信息工程学院	2	35	2.0	2.0
3	李晓南		87	742	16.0	23.0
4	郭旻	南京邮电大学通信与信息工程学院	2	35	2.0	2.0