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基于贝叶斯网络等的疼痛表情识别方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.69 MB | 2021-06-03

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　　为提高疼痛表情的识别准确性，将约束局部神经域（CLNF）模型和贝叶斯网络（BN）模型相结合，提出一种疼痛表情识别方法。利用CLNF模型获取疼痛表情的关键特征点，在此基础上得到携带大量疼痛信息的面部活动单元（AU），通过对AU加标签处理得到样本数据集。根据定性专家经验获取BN条件概率之间的约束集合，采用变权重方法将样本数据集与约束扩展参数集相融合以完成BN模型的参数估算，并通过BN推理方法实现疼痛表情的最终识别。实验结果表明，与概率潜在语义分析、局部二值体卷积神经网络等方法相比，该方法可有效提高疼痛表情的识别性能，具有更高的识别精度。

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