向莉 薛红 黄岿 钱莹晶

（1.吉首大学信息科学与工程学院 湖南省吉首市 416000）

（2.怀化学院武陵山片区生态农业智能控制技术湖南省重点实验室 湖南省怀化市 418008）

1 研究背景

当今社会，越来越多老人因疾病突发、处理不及时导致猝死现象。降低病人监护的技术门槛和人力成本，提高疾病突发时候的预警效率和准度是目前亟需解决的问题。为实现患者病情的高效、可靠和低成本检测，本文通过研究人脸检测技术[1]、微表情特征提取技术[2]和微表情识别技术[3]等内容，拟研制一套基于微表情识别的病人病情预警系统。

2 模型与方法

基于计算机的人脸表情识别是指：首先在视频或图像中检测出人脸，然后对人脸的面部特征进行提取，最后通过已训练的模型对表情进行分类。该系统主要包括视频采集模块、图像预处理模块、人体目标识别模块、病人表情识别模块、VAS（微表情库）疼痛评分模块、病情预警模块及服务器数据中心和信息管理平台。系统通过监控设备对监控区域出现的心脏病病人的表情、行为进行采集、处理、训练和识别，进而预测病人的病情。

3 系统实现

整个系统先通过视频采集模块将含有人物特征的图片集从视频中提取出来。第二步，将经过预处理的视频通过人体识别模块标出人物位置。第三步，使用病人表情识别模块，识别出视频人物所出现的表情变化。最后，通过VAS疼痛评分模块将临床病人的痛苦表情打分，超过一定阈值时触发报警，寻求家人或者护理人员的帮助。……