Real-Time Pain Detection Using Deep Convolutional Neural Network for Facial Expression and Motion

Das Kapitel befasst sich mit dem innovativen Einsatz von Deep Convolutional Neuronal Networks (DCNN) zur Schmerzerkennung in Echtzeit durch Gesichtsausdruck und Bewegungsanalyse. Es beginnt damit, die Notwendigkeit eines derartigen Systems hervorzuheben, insbesondere im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie, bei der die Früherkennung von Schmerzen eine Überbelegung von Krankenhäusern verhindern kann. Die Methodik beinhaltet die Verwendung der UNBC und JAFFE Datensätze, um den DCNN zu schulen, wobei der Schwerpunkt auf Facial Action Units (AUs) zur Schmerzquantifizierung liegt. Das System wird durch verschiedene Messgrößen validiert, die eine hohe Genauigkeit und Präzision aufweisen. Die Forschung diskutiert auch die Herausforderungen und zukünftigen Verbesserungen, wie die Verbesserung der Bewegungsabschätzung und die Unterstützung von CPU-basierten Systemen. Insgesamt stellt das Kapitel ein überzeugendes Argument für die Anwendung von Deep Learning in der Echtzeit-Schmerzerkennung dar, das im Hinblick auf Genauigkeit und Kosteneffektivität erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Methoden bietet.