用于自动疼痛强度估计的面部深度时空表示
计算机视觉与模式识别
2018-06-19 v1
摘要
自动疼痛强度评估在疾病诊断应用中具有很高价值。受许多疾病与脑障碍会中断正常面部表情形成这一事实启发，我们旨在开发一种从自发与微面部变化进行自动疼痛强度评估的计算模型。为此，我们提出一种用于动态面部视频表示的3D深度架构。所提模型通过堆叠若干卷积模块构建，其中每个模块包含一个具有固定时间深度的3D卷积核、若干个具有不同时间深度的并行3D卷积核以及一个平均池化层。在所提架构中部署可变时间深度使模型能有效捕捉面部上广泛的时空变化。在UNBC-McMaster肩痛表情档案库上的大量实验表明，与自动疼痛强度估计中的当前最优（SOTA）方法相比，我们所提模型取得了有前景的性能。
引用
@article{arxiv.1806.06793,
title = {Deep Spatiotemporal Representation of the Face for Automatic Pain Intensity Estimation},
author = {Mohammad Tavakolian and Abdenour Hadid},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.06793},
year = {2018}
}
备注
5 pages, 4 figures, Accepted in ICPR 2018