基于支持向量机的新生儿疼痛表情识别

摘要

新生儿疼痛表情识别技术是涉及生物特征识别、模式识别、图像处理、机器视觉、运动跟踪、生理学、心理学等研究领域的一个极富挑战性的交叉课题.它一般分为人脸检测、特征提取、特征选择和表情分类等环节.主要研究了特征提取、特征选择和表情分类过程中的一些关键问题,系统地研究了不同的特征提取方法和分类方法在分类问题上的性能,其中包括主分量分析(PCA)、Adaboost算法、支持向量机(SVM),并进行了仿真实验.实验表明,利用Adaboost算法进行特征提取和选择比使用主分量分析方法,在基于支持向量机的分类方法上效果更好.