新生儿疼痛面部表情的特征提取

被引：1

作者：

卢官明 ^{[1
]}

邹婵洁 ^{[1
]}

李晓南 ^{[2
]}

李海波 ^{[3
]}

郭旻 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京邮电大学通信与信息工程学院

[2] 南京医科大学附属南京儿童医院

[3] 瑞典于默奥大学应用物理与电子系

来源：

南京邮电大学学报(自然科学版) | 2008年 / 05期

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;

D O I：

10.14132/j.cnki.1673-5439.2008.05.012

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对新生儿的疼痛表情识别,提出了将Gabor小波变换与改进的KDA相结合的特征提取方法。首先对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。

引用

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共 4 条

[1] 基于SVM的新生儿疼痛表情识别 [J].