1、因為新生兒不能訴說疼痛的感受，對新生兒疼痛的評估主要依靠那些接受過專業(yè)訓(xùn)練以及熟悉評估指標(biāo)的醫(yī)護(hù)人員。這就造成了大量時間與精力的消耗，而且評估結(jié)果可能受到主觀因素影響，不能客觀及時地對新生兒的疼痛做出相應(yīng)措施。所以，建立一個能自動識別新生兒面部表情的系統(tǒng)很有必要和意義。
　　針對新生兒表情識別系統(tǒng)，本文提出基于協(xié)作表示的新生兒疼痛表情識別算法，主要的研究內(nèi)容以及成果有以下幾點：
　?。?）在經(jīng)典LBP的基礎(chǔ)上，研究了采用不同

2、分塊方式的均勻模式LBP和對稱模式LBP提取特征對新生兒表情識別系統(tǒng)性能的影響。實驗結(jié)果表明采用分塊LBP提取特征得到的識別率高于未分塊的識別率。
　?。?）針對新生兒面部的不同區(qū)域在表情分類的貢獻(xiàn)程度不一樣，給予每個子塊不同的權(quán)值，分別對不規(guī)則分塊與規(guī)則分塊進(jìn)行加權(quán)特征提取研究。實驗結(jié)果表明采用分塊加權(quán)得到的識別率優(yōu)于分塊不加權(quán)的識別率。
　?。?）針對采用LBP提取表情特征的維數(shù)比較高的問題，采用PCA等方法對LBP提取