基于Log-Gabor的新生兒疼痛表情特征提取的研究.pdf

1、疼痛會給新生兒帶來很多負面影響，直接或間接影響它們的身體健康和成長發(fā)育。在目前階段，對新生兒疼痛的評估主要是由專業(yè)的醫(yī)護人員進行的，但是這種方法存在主觀性并且要花費人力、物力資源。因此開發(fā)一種快速而有效的新生兒疼痛表情識別系統(tǒng)具有非常重大的意義。
　　本文主要完成以下工作：
　　（1）本文對表情特征提取方法進行了研究，提出了基于Log-Gabor的新生兒疼痛表情特征提取方法。
　?。?）研究了基于PCA（Princip

2、al Component Analysis，主元分析法）的特征降維方法，以及LDA（Linear Discriminant Analysis，線性判別分析）、2DPCA等方法。本文實驗采用PCA方法對新生兒表情特征進行降維，對降維后特征向量的維數(shù)和識別率的關(guān)系進行了分析和研究。
　　（3）比較了線性核函數(shù)SVM（Support Vector Machine，支持向量機）、多項式核函數(shù)SVM（d=2,3,4）、徑向基函數(shù)SVM、Si

3、gmoid核函數(shù)SVM以及稀疏表示分類方法等七種不同分類器的性能。
　　（4）比較和分析Gabor和Log-Gabor這兩種特征提取方法在相同實驗條件下的識別率以及特征提取時間。
　?。?）在熟悉MATLAB GUI（Graphical User Interface，圖形用戶界面）的基礎上開發(fā)設計了簡單易操作的新生兒疼痛表情識別系統(tǒng)的用戶界面。
　　實驗結(jié)果表明：使用Log-Gabor對新生兒疼痛表情進行特征提取，然后