公开(公告)号：CN107330393A

公开(公告)日：2017-11-07

申请号：CN201710497579.0

申请日：2017-06-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 卢官明 ,  蔡飞 ,  李晓南 ,  闫静杰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06K9/00315 ,  G06K9/00288 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6267 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于视频分析的新生儿疼痛表情识别方法，通过引入基于三维卷积神经网络的深度学习方法，将其运用于新生儿疼痛表情识别工作中，能够有效识别出新生儿处于安静、啼哭状态以及致痛性操作引起轻度疼痛、剧烈疼痛等表情，为开发新生儿疼痛自动评估系统提供一种新的途径，具体引入三维卷积神经网络，通过3D卷积核提取视频片段的时域和空域特征，避免人工提取特征的繁琐，且所提取特征更具优越性，并且在深度学习平台上自动学习并识别新生儿疼痛表情，与传统人工评估方式相比，更加客观，更加准确，并且节省了大量人力资源。