我们提出了一种自动方法，以根据从视频中提取的面部标志来估算自我报告的疼痛。对于每个视频序列，我们将面部分解为四个不同的区域，并通过使用这些区域的地标对面部运动的动态进行建模来衡量疼痛强度。基于革兰氏矩阵的公式用于代表固定等级的对称正极半明确矩阵Riemannian歧管上的地标轨迹。曲线拟合算法用于平滑轨迹，并执行时间对齐以计算歧管上的轨迹之间的相似性。然后对支持矢量回归分类器进行训练，以编码与自我报告的疼痛强度测量一致的疼痛强度水平。最后，进行每个区域的估计后期融合以获得最终的预测疼痛水平。提出的方法将在两个公开可用的数据集上进行评估，即UNBCMCMASTER肩部疼痛档案和Biovid热疼痛数据集。我们使用不同的测试协议将我们的方法与两个数据集的最新方法进行了比较，以显示所提出的方法的竞争力。
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希尔萨是孟加拉国的国家鱼。孟加拉国通过出口这条鱼赚了很多外币。不幸的是，最近几天，一些肆无忌惮的商人正在销售假的HILSA鱼类来获得利润。沙丁鱼和撒丁岛是市场上最销售的希尔萨。孟加拉国政府机构，即孟加拉国食品安全管理局表示，这些假希腊鱼类含有高水平的镉和铅，这对人类有害。在这项研究中，我们提出了一种可以容易地识别原始HILSA鱼和假HILSA鱼的方法。基于在线文学上的研究，我们是第一个识别原始HILSA鱼的研究。我们收集了超过16,000个原装和假冒Hilsa鱼的图像。要对这些图像进行分类，我们使用了几种基于深度学习的模型。然后，在它们之间比较了性能。在这些模型中，Densenet201实现了97.02％的最高精度。
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