...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Expert Systems with Application >A local approach based on a Local Binary Patterns variant texture descriptor for classifying pain states
【24h】

A local approach based on a Local Binary Patterns variant texture descriptor for classifying pain states

机译：基于局部二进制模式变体纹理描述符的局部方法，用于对疼痛状态进行分类

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This paper focuses on the use of image-based techniques for classifying pain states, in particular we com-pare several texture descriptors based on Local Binary Patterns (LBP), and we proposed some novel solu-tions based on the combination of new texture descriptors: the Elongated Ternary Pattern (ELTP) and the Elongated Binary Pattern (ELBP). ELTP is the best performing descriptor in our experiments. The ELBP descriptor combines characteristics of the Local Ternary Pattern (LTP) and ELTP. These two variants of the standard LBP are obtained by considering different shapes for the neighborhood calculation and dif-ferent encodings for the evaluation of the local gray-scale difference. The resulting extracted features are used to train a support vector machine classifier. Extensive experiments are conducted using the Infant COPE database of neonatal facial images. Our results show that a local approach based on the ELTP feature extractor produces a reliable system for classifying pain states.
机译：本文着重于使用基于图像的技术对疼痛状态进行分类，特别是我们比较了基于局部二进制模式（LBP）的多个纹理描述符，并基于新的纹理描述符的组合提出了一些新颖的解决方案：伸长三元模式（ELTP）和伸长二元模式（ELBP）。 ELTP是我们实验中表现最好的描述符。 ELBP描述符结合了本地三进制模式（LTP）和ELTP的特征。标准LBP的这两个变体是通过考虑不同的形状进行邻域计算和不同的编码来评估局部灰度差异而获得的。结果提取的特征用于训练支持向量机分类器。使用婴儿COPE新生儿面部图像数据库进行了广泛的实验。我们的结果表明，基于ELTP特征提取器的局部方法可为分类疼痛状态提供可靠的系统。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号