Abstract-I en klinisk miljö, smärta rapporteras antingen genom patienten själv-rapportera eller via en observatör. Sådana åtgärder är problematiska som de är: 1) subjektiva och 2) ger ingen specifik information om tidpunkten. Kodning smärta som en serie av ansiktsaction enheter (AU) kan undvika dessa frågor eftersom det kan användas för att få ett objektivt mått på smärta på en ram-för-ram. Med hjälp av videodata från patienter med axelskador beskriver vi i detta papper ett aktivt utseende (AAM)-baserat system som automatiskt kan upptäcka de ramar i video där en patient har ont. Dessa smärtdata belyser de många utmaningar som är förknippade med spontana känslodetektioner, särskilt när det gäller uttryck och huvudrörelser på grund av patientens reaktion på smärta. I detta dokument, visar vi att AAM kan hantera dessa rörelser och kan uppnå betydande förbättringar i både AU och smärtdetektion prestanda jämfört med den nuvarande-state-of-the-art metoder som utnyttjar likhet-normaliserade utseende funktioner endast.
Lucey och Al. REF presenterade ett aktivt utseende modellbaserat system för att upptäcka videoramar som innehåller patienter med axelskador med hjälp av en sekvens av ansikts AU.
Automatically Detecting Pain in Video Through Facial Action Units
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Psychology']}