郭旻

作品数：2被引量：14H指数：1
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供职机构：南京邮电大学通信与信息工程学院更多>>
发文主题：新生儿疼痛表情识别支持向量机SVMGABOR小波变换更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《南京邮电大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：江苏省高校自然科学研究项目南京市卫生局医学科技发展项目更多>>
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基于SVM的新生儿疼痛表情识别被引量：13
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2008年第6期6-11,共6页卢官明 郭旻 李晓南 李海波 邹婵洁 
Asian-Swedish Research Links Programme(348-2005-6434);江苏省高校自然科学基金(08KJB510016);江苏省自然科学基础研究计划(BK2008075);南京市留学回国人员科技活动择优资助经费(TJ206015);南京市医学重点科技发展计划(ZKX07020);南京邮电大学科研基金(NY206023)资助项目
近十年来新生儿疼痛引起医护人员的广泛关注。由于新生儿不能自述疼痛的感受,疼痛评估成为新生儿科学中最具挑战性的一个难题。新生儿'疼痛面容'(蹙眉、挤眼、鼻唇沟加深、张口)被认为是最可靠的疼痛指标,且持续时间最长,因而被国际上...
关键词：新生儿疼痛 表情识别 支持向量机 
新生儿疼痛面部表情的特征提取被引量：1
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2008年第5期1-6,共6页卢官明 邹婵洁 李晓南 李海波 郭旻 
Asian-Swedish Research Links Programme(348-2005-6434);南京市留学回国人员科技活动择优资助经费(TJ206015);南京市卫生局医学科技发展重点项目(VKX07020);南京邮电大学校科研基金(NY206023)资助项目
针对新生儿的疼痛表情识别,提出了将Gabor小波变换与改进的KDA相结合的特征提取方法。首先对新生儿面部图像进行Gabor变换,然后针对变换后的Gabor特征,用一种改进的核鉴别分析方法对它进行二次特征提取。该方法从根本上解决了表情识别...
关键词：新生儿疼痛 面部表情 特征提取 GABOR小波变换 核鉴别分析 
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