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基于自组织映射网络的微表情运动规律分析方法 被引量：2
1
作者 何雨鸿 徐忠亮 +1 位作者 马琳 李海峰 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第1期20-29,共10页
表情是人类情感交互的重要方式。神经生理学研究表明:微表情很难由主观意识所控制,是人类真实情感的流露。与宏表情不同,微表情发生常常伴随着面部左右和上下的不对称移动,运动模式复杂。但由于微表情运动幅度小,人眼难以直接观察,微表... 表情是人类情感交互的重要方式。神经生理学研究表明:微表情很难由主观意识所控制,是人类真实情感的流露。与宏表情不同,微表情发生常常伴随着面部左右和上下的不对称移动,运动模式复杂。但由于微表情运动幅度小,人眼难以直接观察,微表情运动规律尚未被深入解析。在公共安保等领域,对微表情识别算法的可靠性与可解释性有很高要求。因此,本文旨在研究微表情运动规律分析方法,实现微表情运动规律的系统性解析。本文工作包括:研究基于自组织映射网络(Self-Organizing Maps, SOM)的微表情特征无监督聚类方法,得到微表情运动模式及其概率。定义微表情运动相似度指标,它从面部14个感兴趣区域运动趋势的角度来衡量两个微表情运动特征的差异程度,并作为调节SOM网络权值的依据。本文对CASMEII、SAMM、SMIC和MMEW数据集的微表情样本进行分析,并根据SOM网络的聚类结果总结微表情运动规律,该规律可以指导微表情识别算法特征提取,提升可靠性。 展开更多
关键词 微表情运动规律 无监督聚类分析 自组织映射网络 微表情运动相似度
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基于无监督聚类分析法的ICU护士认知工作复杂性测评工具的分级研究
2
作者 邵蕾 张琦 陆雪梅 《护士进修杂志》 2023年第22期2026-2029,2036,共5页
目的探索ICU护士认知工作复杂性测评工具(CAMEOⅡ)的分级标准。方法纳入2021年6-8月上海市第一人民医院208例ICU患者,运用无监督聚类分析法,基于CAMEOⅡ得分及患者疾病累及脏器数构建CAMEOⅡ分级标准。结果CAMEOⅡ得分与患者疾病累及脏... 目的探索ICU护士认知工作复杂性测评工具(CAMEOⅡ)的分级标准。方法纳入2021年6-8月上海市第一人民医院208例ICU患者,运用无监督聚类分析法,基于CAMEOⅡ得分及患者疾病累及脏器数构建CAMEOⅡ分级标准。结果CAMEOⅡ得分与患者疾病累及脏器数呈显著正相关(P<0.05),与性别、年龄、BMI未见相关。根据聚类结果建立CAMEOⅡ分级标准:Ⅰ级为护理认知工作复杂程度较低,CAMEOⅡ分值<53分;Ⅱ级为护理认知工作复杂程度一般,CAMEOⅡ分值53~80分;Ⅲ级为护理认知工作复杂程度较高,CAMEOⅡ分值81~110分;Ⅳ级为护理认知工作复杂程度极高,CAMEOⅡ分值>110分。结论CAMEOⅡ分级标准的建立具有科学性,能为ICU护理人力资源配置测评系统的规范建立奠定研究基础。 展开更多
关键词 护士认知工作复杂性测评工具 分级研究 无监督聚类分析法 重症护理 护理管理
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