Att automatiskt upptäcka ansiktsuttryck har blivit ett viktigt forskningsområde. Den spelar en viktig roll när det gäller säkerhet, interaktion mellan människor och datorer och hälso- och sjukvård. Men tidigare arbete fokuserar på poserade ansiktsuttryck. I detta dokument föreslår vi en spontan ansiktsuttrycksigenkänningsmetod baserad på effektiv funktionsextraktion och ansiktsuttrycksigenkänning för Micro Expression analys. I funktionen extraktion använde vi histogram av orienterade gradienter (HOG) deskriptor för att extrahera ansiktsuttryck funktioner. Uttrycksigenkänning utförs med hjälp av en Support vektor maskin (SVM) klassificerare för att känna igen sex känslor (lycka, ilska, avsky, rädsla, sorg och överraskning). Experiment visar lovande resultat av den föreslagna metoden med igenkänningsnoggrannhet på 95% på statiska bilder och 80% på videor.
År 2014, Donia m.fl. REF presenterade en metod för ansiktsuttrycksigenkänning med hjälp av histogram av orienterade gradienter (HOG) för att extrahera ansiktsuttrycksfunktioner och Support Vector Machine (SVM) för att klassificera olika känslor av ansikte.
Spontaneous Facial Expression Recognition Based on Histogram of Oriented Gradients Descriptor
{'venue': 'Computer and Information Science', 'journal': 'Computer and Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}