[发明专利]基于双通道三维卷积神经网络的新生儿疼痛表情识别方法在审
| 申请号： | 201810145292.6 | 申请日： | 2018-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN108363979A | 公开（公告）日： | 2018-08-03 |
| 发明（设计）人： | 卢官明;耿惠惠;李晓南;闫静杰;卢峻禾 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双通道三维卷积神经网络的新生儿疼痛表情识别方法，该方法包括以下步骤：(1)采集新生儿不同状态下的视频片段，按疼痛程度将视频分为n类表情，建立新生儿面部表情视频库；(2)将所述面部表情视频库中的每一个视频片段剪辑成l帧长的帧序列，对每一帧图像进行灰度化，并提取LBP特征图；(3)构造一种双通道三维卷积神经网络；(4)将所述灰度图序列及LBP特征图序列输入所述双通道三维卷积神经网络，对网络进行训练、调优，保存已训练的网络模型。该方法将深度卷积神经网络拓展应用到新生儿疼痛表情识别领域，以提高新生儿疼痛评估的准确性，为开发一种新生儿疼痛评估辅助系统提供技术支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 新生儿 卷积神经网络 双通道 表情识别 三维 疼痛 面部表情 视频片段 疼痛评估 视频库 特征图 辅助系统 技术支撑 拓展应用 网络模型 序列输入 灰度化 灰度图 帧图像 帧序列 剪辑 帧长 视频 表情 采集 保存 网络 开发 | ||
【主权项】：
1.一种基于双通道三维卷积神经网络的新生儿疼痛表情识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)采集新生儿不同状态下的视频片段，按疼痛程度将视频分为n类表情，其中，n为正整数，建立新生儿面部表情视频库；(2)将所述面部表情视频库中的每一个视频片段剪辑成l帧长的帧序列，对每一帧图像进行灰度化，并提取LBP特征图；(3)构造一种双通道三维卷积神经网络；(4)将所述灰度图序列及LBP特征图序列输入所述双通道三维卷积神经网络，对网络进行训练、调优，保存已训练的网络模型；(5)将测试视频片段输入到已训练的网络模型进行疼痛表情分类，输出识别结果。
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