Abstract-Automatisk smärtigenkänning från videor är en viktig klinisk tillämpning och, på grund av dess spontana natur, utgör intressanta utmaningar för automatisk ansiktsuttrycksigenkänning (AFER) forskning. Tidigare smärta vs ingen smärta system har markerat två stora utmaningar: (1) mark sanning tillhandahålls för sekvensen, men närvaron eller frånvaron av måluttrycket för en given ram är okänd, och (2) tidspunkten och varaktigheten av smärtuttryck händelse(er) i varje video är okända. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi ett nytt ramverk (som kallas MS-MIL) där varje sekvens representeras som en påse som innehåller flera segment, och flera instans lärande (MIL) används för att hantera denna svagt märkta data i form av sekvensnivå mark-sanning. Dessa segment genereras genom flera kluster av en sekvens eller kör en flerskalig temporal scanning fönster, och representeras med hjälp av en state-of-the-art Bag of Words (BoW) representation. Detta arbete utvidgar idén om att upptäcka ansiktsuttryck genom "begreppsramar" till "begreppssegment" och argumenterar genom omfattande experiment att algoritmer som MIL behövs för att skörda fördelarna med en sådan representation. De viktigaste fördelarna med vårt tillvägagångssätt är: (1) gemensam upptäckt och lokalisering av smärtsamma ramar med endast sekvensnivå mark-sanning, (2) integrering av temporal dynamik genom att representera data inte som enskilda ramar utan som segment, och (3) extraktion av flera segment, som är väl lämpad för signaler med osäker tidsmässig placering och varaktighet i videon. Experiment på UNBC-McMaster Shoulder Pain dataset belyser effektiviteten i vår strategi genom att uppnå lovande resultat på problemet med smärtdetektering i videor.
Till exempel föreslog REF att man skulle ta fram en påse av ord från videosegment och behandla dem som påseinsättningar.
Weakly supervised pain localization using multiple instance learning
{'venue': '2013 10th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'journal': '2013 10th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}