新生兒疼痛表情識(shí)別方法的研究.pdf

1、近年來(lái)，有關(guān)新生兒疼痛的研究證實(shí)，反復(fù)的疼痛刺激會(huì)對(duì)新生兒產(chǎn)生一系列近期和遠(yuǎn)期的不良影響；又由于新生兒不能自述疼痛的感受，由此產(chǎn)生了一些針對(duì)新生兒疼痛的評(píng)估工具，其中面部表情是被廣泛認(rèn)同的一種最有效、可靠的評(píng)估指標(biāo)，所以需要開(kāi)發(fā)一種有效的新生兒疼痛面部表情自動(dòng)識(shí)別評(píng)估系統(tǒng)，這是非常有意義的。 本文在研究了當(dāng)前幾種常見(jiàn)的多分類(lèi)支持向量機(jī)(SVMs)算法的基礎(chǔ)上，深入研究決策樹(shù)方法，提出了對(duì)二叉樹(shù)多分類(lèi)SVM方法(BT-SVMs)的

2、改進(jìn)，并利用多分類(lèi)支持向量機(jī)的方法，對(duì)新生兒的疼痛表情進(jìn)行多類(lèi)識(shí)別。本文的主要工作包括：(1)研究了兩類(lèi)支持向量機(jī)的基本理論，通過(guò)對(duì)三組數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)對(duì)其核函數(shù)及其參數(shù)的選擇過(guò)程進(jìn)行了分析；(2)對(duì)當(dāng)前常見(jiàn)的6種多分類(lèi)SVM方法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，從訓(xùn)練和預(yù)測(cè)兩方面分析比較了這些多分類(lèi)SVM方法的性能，實(shí)現(xiàn)了幾種常用的多分類(lèi)SVM分類(lèi)器，并通過(guò)相同的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)其實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較；(3)在深入研究基于決策樹(shù)算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)二叉樹(shù)算法的誤差累

3、積效應(yīng)問(wèn)題，首先用聚類(lèi)方法中的類(lèi)間距離設(shè)計(jì)了二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)，分析其缺點(diǎn)后，接著進(jìn)一步提出了基于最優(yōu)分類(lèi)面的類(lèi)間分離度，用其對(duì)二叉樹(shù)多分類(lèi)SVM方法的改進(jìn)，同時(shí)通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了改進(jìn)后算法的合理性以及可行性；(4)根據(jù)二叉樹(shù)多分類(lèi)SVM方法設(shè)計(jì)了新生兒面部表情識(shí)別多類(lèi)分類(lèi)器，并采用一對(duì)一SVMs、一對(duì)多SVMs、決策導(dǎo)向無(wú)環(huán)圖SVMs(DDAG-SVMs)、BT-SVMs與改進(jìn)后的BT-SVMs方法分別對(duì)新生兒的4類(lèi)表情(安靜、哭、輕度疼痛和劇烈