新生兒面部表情特征提取的研究.pdf

1、近年來，新生兒疼痛的相關(guān)研究在國外引起了廣泛的關(guān)注。 由于新生兒不能自述疼痛的感受，由此產(chǎn)生了一些針對(duì)新生兒疼痛的評(píng)估工具，其中面部表情的改變是被廣泛認(rèn)同的一種最有效、可靠的評(píng)估指標(biāo)，因此人臉表情識(shí)別研究對(duì)開發(fā)一種有效的新生兒疼痛自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)是非常有意義的。 人臉表情特征提取是人臉表情識(shí)別的核心，特征提取的有效性直接影響到識(shí)別的速度和性能。 本文綜合比較了目前各種人臉表情特征提取方法的優(yōu)缺點(diǎn)，在對(duì)Gabor小波與

2、核鑒別分析進(jìn)行了充分研究的基礎(chǔ)上，提出了一種應(yīng)用于新生兒疼痛表情識(shí)別的特征提取方法。 主要完成了以下工作： (1)建立了一個(gè)包含200幅不同表情的新生兒灰度圖像的數(shù)據(jù)庫，本文所有實(shí)驗(yàn)都是在這個(gè)數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行的； (2)利用快速傅立葉變換實(shí)現(xiàn)了人臉表情圖像的Gabor變換的快速算法并通過實(shí)驗(yàn)的方法選取最優(yōu)的Gabor小波尺度和方向； (3)傳統(tǒng)方法中對(duì)Gabor特征直接進(jìn)行均勻下采樣勢(shì)必會(huì)造成有用識(shí)別信息的丟

3、失，針對(duì)這一問題，提出針對(duì)不同尺度的Gabor小波特征采用不同的下采樣因子來對(duì)Gabor變換特征進(jìn)行第一次降維，并通過實(shí)驗(yàn)證明了這種非均勻下采樣方法有利于提高表情識(shí)別率； (4)針對(duì)整個(gè)人臉圖像的Gabor變換特征，經(jīng)過非均勻采樣進(jìn)行第一次特征提取后的特征向量維數(shù)依然很高這一問題，提出了一種改進(jìn)的核鑒別分析方法對(duì)Gabor特征進(jìn)行二次特征提取，該方法從根本上解決了由于人臉識(shí)別小樣本問題引起的核類內(nèi)離散度矩陣奇異性的問題。