新生儿疼痛面部表情识别方法的研究

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1、万方数据第28卷第11期光学报V01．28，No．112008年11月ACTAOPTICASINICANovember，2008文章编号：0253—2239(2008)l1—2109一06新生儿疼痛面部表情识别方法的研究卢官明1李晓南2李海波3／1南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京210003；2南京医科大学附属南京儿童医院，江苏南京210008、＼3瑞典于默奥大学应用物理与电子系，S-90187Ume矗，Sweden／摘要针对新牛儿的疼痛与非疼痛面部表情识别，提出将Gabor变换和支持向量机(

2、SVM)相结合的分类识别方法。对归一化后的大小为112pixel×92pixel的新生儿面部图像进行二维Gabor小波变换，提取出412160维Gabor特征；针对Gabor特征向量维数高、冗余大的特点，采用Adaboost算法作为特征选择工具，去除冗余的Gabor特征，从412160维特征中选取出900维Gabor特征；对选取出的Gabor特征用SVM进行疼痛表情的分类识别。该方法综合运用Gabor特征对于面祁表情的良好表征能力、AdaBoost箅法的特征选择能力以及SVM在处理少样本、高维数问题中

3、的优势。对510幅新生儿的表情图像进行测试的结果表明，疼痛与非疼痛表情的分类识别率达到85．29％，疼痛与安静表情的分类识别率达到94．24％，疼痛与哭表情的分类识别率达到78．24％。关键词图像处理；表情识别；支持向量机；新生儿疼痛；AdaBoost算法；Gabor变换中图分类号TP391．4l文献标识码Adoi：10．3788／AOS20082811．2109ResearchonRecognitionforFacialExpressionofPaininNeonatesLuGuanmin91LiX

4、iaonan2LiHaib03CollegeofCornmunicationandInformationEngineering，NanjfingUniversityofPostsandTelecommunications，Nanjing，Jiangsu210003，China2NanjingChildren'sHospitalAffiliatedtoNanjingMedicalUniversity，Nanjing，Jiangsu210008，China3DepartmentofAppliedPhysi

5、csandElectronics．UmedUniversity，S-90187‰比。SwedenAbstractAclassificationmethodtodistinguishtheneonatalpainexpressionfromnon·painexpressionisproposed·whichcombinesGaborwavelettransformwithsupportvectormachine(SVM)．Atfirst，eachneonatalfacialimage，whichiSno

6、rmalizedtothesizeof112pixel×92pixel。iStransformedbythe2DGaborwavelettoextract412160Gaberfeatures．Sincethehigh。dimensionalGaborfeaturevectorsarequiteredundant，AdaBoostiSintroducedasafeatureselectiontooltoremovetheredundantones．Inexperiments．900featuresar

7、eselectedfrom412160originalGaborfeatures．Finally．theselectedGaberfeaturesarefedintotheSVMforfinalclassification．ThismethodtakestheadvantagesofthefavorableabilityofGaborfeatureinrepresentingfacialexpression，theeffectivefunctionofAdaboostinfeatureselectio

8、n。andthehighperformanceofSVMinthesolutiontosmallsamplesize。highdimensionproblems．Experimentswith510neonatalexpressionimagesshowthatthemethodisquiteeffective．Thebestrecognitionratesofpainversusnon-pain(85．29％)，painversuscalm(94．24