基于可解释运动动力学表示的自我报告疼痛自动估计
计算机视觉与模式识别
2020-06-25 v1
摘要
我们提出了一种基于视频的疼痛强度自动测量方法。对于每段视频，利用 66 个面部点的运动动力学，使用 Gram 矩阵公式在固定秩对称半正定矩阵黎曼流形上表示面部点轨迹。随后采用曲线拟合与时间对齐来平滑提取的轨迹。然后训练一个支持向量回归模型，将提取的轨迹编码为与疼痛强度测量的视觉模拟量表一致的十个疼痛强度等级。所提方法使用 UNBC McMaster 肩痛档案库进行评估，并在相同数据上与最先进方法进行比较。使用 5 折交叉验证与留一受试者交叉验证，我们的结果相对于最先进方法具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2006.13882,
title = {Automatic Estimation of Self-Reported Pain by Interpretable Representations of Motion Dynamics},
author = {Benjamin Szczapa and Mohamed Daoudi and Stefano Berretti and Pietro Pala and Alberto Del Bimbo and Zakia Hammal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13882},
year = {2020}
}
备注
accepted at ICPR 2020 Conference