基于LBP和SVM的疼痛表情识别

摘要：

对面部疼痛表情估计是疼痛评估中一条有效的途径,文中融合局部二元模式(LBP)分块加权和多尺度分区的特征提取方法用于面部疼痛表情识别.首先对预处理的图像在分块提取直方图后进行加权,然后采用多尺度分区直方图统计特征提取方法,串接不同尺寸分区块的直方图并级联分块加权的直方图为整个图像的特征向量,最后用主成分分析(PCA)的方法对特征向量进行降维后,输入支持向量机(SVM)进行分类识别,通过在自建的疼痛表情图像数据库进行实验,表明与传统的特征提取和融合前的特征提取方法相比,该方法能大大提高对疼痛表情的识别率,为目前对疼痛表情的识别与研究提供了一条有效的途径.

关键词：疼痛表情、多尺度分区、分块加权、局部二元模式、支持向量机

所属期刊栏目：30

资助基金：山西省重点研发项目201903D121058

在线出版日期：2021-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：111-117