Abstract-Automatisk kontinuerlig tid, kontinuerlig värdebedömning av en patients smärta från ansiktsvideo är mycket eftertraktad av läkaryrket. Trots de senaste framstegen i djupinlärning som når imponerande resultat på många områden riskerar smärtuppskattning att inte kunna dra nytta av detta på grund av svårigheten att få fram datamängder av betydande storlek. I detta arbete föreslår vi en kombination av handgjorda och djuplärda funktioner som gör det mesta av djuplärande tekniker i små provmiljöer. Kodning form, utseende, och dynamik, vår metod avsevärt överträffar den nuvarande tekniken, uppnå ett RMSE fel på mindre än 1 punkt på en 16-nivå smärtskala, samtidigt poäng en 67,3% Pearson korrelationskoefficient mellan vår förutsagda smärtnivå tidsserie och marken sanningen.
REF använde också ett djupt lärande för att utföra automatisk kontinuerlig PSPI-förutsägelse med hjälp av en kombination av handgjorda och djupt lärda funktioner.
Fusing Deep Learned and Hand-Crafted Features of Appearance, Shape, and Dynamics for Automatic Pain Estimation
{'venue': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'journal': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}