Automatisk uppskattning av smärtintensiteten har en betydande ställning inom hälso- och sjukvården. Traditionella statiska metoder föredrar att extrahera funktioner från ramar separat i en video, vilket skulle resultera i instabila förändringar och toppar bland angränsande ramar. För att övervinna detta problem, föreslår vi en realtid regressionsram baserad på den återkommande konvolutionella neurala nätverket för automatisk bild-nivå smärtintensitet uppskattning. Med tanke på vektorsekvenser av AAM-varpade ansiktsbilder använde vi en skjutfönsterstrategi för att få indata på fast längd för det återkommande nätverket. Vi utformar sedan noggrant arkitekturen i det återkommande nätverket för att producera kontinuerligt värderad smärtintensitet. Den föreslagna end-to-end smärtintensitet regressionsram kan förutsäga smärtintensiteten i varje ram genom att överväga en tillräckligt stor historisk ramar samtidigt begränsa omfattningen av parametrarna inom modellen. Vår metod uppnår lovande resultat när det gäller både noggrannhet och körhastighet på den publicerade UNBC-McMaster Shoulder Pain Expression Archive Database.
De utformade arkitekturen för det återkommande nätverket för att producera värderad smärtintensitet kontinuerligt REF.
Recurrent Convolutional Neural Network Regression for Continuous Pain Intensity Estimation in Video
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}