基于移动视频中 2D 与 3D 面部关键点的疼痛强度估计
计算机视觉与模式识别
2020-06-23 v1 人机交互
机器学习
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摘要
术后疼痛管理对手术成功至关重要。疼痛管理的挑战之一在于准确评估患者的疼痛程度。自我报告的数字疼痛评分存在局限,因其具有主观性、受情绪影响,且在进行比较时会影响患者对疼痛的感知。在本文中,我们引入一种分析术后患者 2D 和 3D 面部关键点以估计其疼痛强度水平的方法。我们的方法利用了智能手机此前未被探索的能力,即捕获人物面部的稠密 3D 表示,作为疼痛强度水平估计的输入。我们的贡献包括:一项针对术后患者的数据收集研究,以收集用于开发疼痛估计算法的带真实标签的 2D 和 3D 面部关键点序列;一种利用多示例学习克服面部关键点序列固有局限的疼痛估计模型;以及该疼痛估计模型使用 2D 和 3D 特征并与替代方法比较的初步结果。
引用
@article{arxiv.2006.12246,
title = {Pain Intensity Estimation from Mobile Video Using 2D and 3D Facial Keypoints},
author = {Matthew Lee and Lyndon Kennedy and Andreas Girgensohn and Lynn Wilcox and John Song En Lee and Chin Wen Tan and Ban Leong Sng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.12246},
year = {2020}
}