Smärta är en obehaglig känsla som har visat sig vara en viktig faktor för patienternas återhämtning. Eftersom detta är kostsamt för de mänskliga resurserna och svårt att göra objektivt finns det ett behov av automatiska system för att mäta det. I detta dokument, i motsats till den senaste tekniken inom smärtbedömning, som endast bygger på ansiktsdrag, föreslår vi att prestandan kan förbättras genom att mata de råa ramarna till djupinlärningsmodeller, överträffa de senaste resultaten från hjärtat samtidigt som man direkt möter problemet med obalanserade data. Som en baslinje använder vår strategi först konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att lära ansiktsfunktioner från VGG_Faces, som sedan är kopplade till ett långt korttidsminne för att utnyttja temporal relation mellan videoramar. Vi jämför vidare föreställningarna med att använda det så populära schemat baserat på det kanoniskt normaliserade utseendet jämfört med att ta hänsyn till hela bilden. Som ett resultat, vi överträffar nuvarande state-of-theart område under kurvan prestanda i UNBC-McMaster Shoulder Pain Expression Archive Database. För att utvärdera generaliseringsegenskaperna hos vår föreslagna metod för ansiktsrörelseigenkänning rapporterar vi också konkurrensresultat i Cohn Kanade+ ansiktsuttrycksdatabas. Index Terms-Affektiv computing, datorapplikationer, cybercare industriapplikationer, mänskliga faktorer teknik inom medicin och biologi, medicinska tjänster, övervakning, patientövervakning datorer och informationsbehandling, mönsterigenkänning.
REF utformade ett tillvägagångssätt baserat på djup modell för att upptäcka smärta och ingen smärta genom 25 ämnen i UNBC-McMaster Shoulder Pain Expression Archive databas.
Deep Pain: Exploiting Long Short-Term Memory Networks for Facial Expression Classification
{'venue': 'IEEE transactions on cybernetics', 'journal': 'IEEE transactions on cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}