新生儿面部疼痛识别：Gabor+SVM方法实现85.29%识别率

本文研究了一种针对新生儿疼痛面部表情识别的新方法，结合了Gabor变换和支持向量机（SVM）技术。首先，研究者对新生儿面部图像进行了预处理，将其归一化为112像素×92像素的大小，然后应用二维Gabor小波变换来提取图像的高级特征。Gabor变换是一种常用的图像分析工具，它能够捕捉到局部纹理和方向信息，对于表情识别有良好的表征效果。 由于Gabor特征向量具有高维度和大量冗余的特点，研究者引入了AdaBoost算法作为特征选择工具。AdaBoost是一种集成学习方法，通过迭代的方式结合多个弱分类器形成强分类器，可以有效地筛选出最具区分性的特征。通过AdaBoost，研究者从初始的412160维Gabor特征中选择了900维关键特征，这有助于降低模型复杂度，提高识别效率。 接着，利用选取的900维Gabor特征向量，研究人员利用支持向量机进行疼痛表情的分类识别。SVM在处理高维数据和少量训练样本的情况下表现出色，它的核函数能够有效地映射数据到高维空间，从而找到最优决策边界，使得在低维空间难以区分的数据在高维空间变得容易区分。 实验结果表明，该方法在新生儿疼痛与非疼痛表情、疼痛与安静表情、疼痛与哭表情的识别上分别达到了85.29%、94.24%和78.24%的分类识别率，这证明了该方法的有效性和实用性。这项研究不仅提升了新生儿疼痛面部表情识别的准确性，还展示了Gabor变换、特征选择和SVM技术在这一领域的潜力，为新生儿疼痛管理提供了技术支持。