Tidigare ansträngningar tyder på att förekomsten av smärta kan upptäckas från ansiktet. Kan smärtans intensitet också upptäckas? Prkachin och Solomon Pain Intensity (PSPI) metriska användes för att klassificera fyra nivåer av smärtintensitet (ingen, spår, svag och stark) i 25 deltagare med tidigare axelskada (McMaster-UNBC Pain Archive). Deltagarna spelades in medan de fullföljde en serie rörelser av sina påverkade och opåverkade axlar. Från videoinspelningarna, kanoniskt normaliserat utseende av ansiktet (CAPP) extraherades med hjälp av aktivt utseende modellering. För att kontrollera för variation i ansikte storlek, alla CAPP omskalas till 96x96 pixlar. CAPP passerade sedan genom en uppsättning Log-Normala filter som bestod av 7 frekvenser och 15 orienteringar för att extrahera 9216 funktioner. För att upptäcka smärtnivån tränades 4 vektormaskiner (SVM) separat för automatisk mätning av smärtintensiteten på en ram-för-ram-nivå med både 5-faldig korsvalidering och leave-one-individualout korsvalidering. F1 för varje nivå av smärtintensitet varierade från 91% till 96% och från 40% till 67% för 5- faldig respektive leaveone-subject-out korsvalidering. Intra-klass korrelation, som bedömer konsekvensen av kontinuerlig smärtintensitet mellan manuell och automatisk PSPI var 0,85 och 0,55 för 5-faldig respektive leave-one-subject-out korsvalidering, vilket tyder på måttlig till hög konsistens. Dessa fynd visar att smärtintensiteten kan mätas på ett tillförlitligt sätt från ansiktsuttryck hos deltagare med ortopedisk skada.
Till exempel Hammal et al. REF klassificerar PSPI-poängen i fyra nivåer av smärtintensitet (inga, spår, svaga och starka) och använder en kombination av AAM, lognormala filter och SVM för att mäta smärtintensiteten.
Automatic detection of pain intensity
{'venue': "ICMI '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}