基于肤色和几何特征的人脸检测算法研究

摘要

本文主要以新生儿为对象进行疼痛面部检测方法的研究。目前常用的新生儿疼痛评估工具有以下4种:早产儿疼痛评分(Premature Infant Pain Profile，PIPP)、新生儿疼痛评分(Neonatal Infant Pain Scale，NIPS)、CRIES(Crying，Required O2 for SO2>95％，Increasedvital signs，Expression，Sleeplessness)量表、新生儿面部编码系统(Neonatal Facial CodingSystem，NFCS)。面部表情是所有评估工具都采用的一项测评指标。根据观察，新生儿在受到疼痛刺激的时候，面部会表现出以下几种特点，包括挤眼、皱眉、鼻唇沟加深、张嘴、咧嘴、噘嘴、伸舌、下颌抖动。针对新生儿的这些疼痛面部特点，本文提出一种将肤色和嘴部分割相结合的方法定位新生儿面部区域。主要完成了以下工作:
　　 (1)通过肤色检测获得候选脸部区域。通过肤色分割，实现对面部的粗检测，减少图像处理所花费的时间，提高检测速率和准确率。
　　 (2)利用嘴部与肤色的灰度信息差异实现对嘴部的分割。
　　 (3)通过嘴部位置与面部的比例约束条件实现对新生儿面部的准确定位。
　　 通过对嘴部分割定位检测新生儿疼痛面部的实验结果的分析，得出以下结论:本文提出的新生儿疼痛面部检测方法能够改善新生儿疼痛识别系统的性能，提高面部检测速度和准确率，对复杂背景的新生儿面部检测具有较强的鲁棒性。