Abstract-Automatisk ansiktsuttryck klassificering (FER) från videor är ett kritiskt problem för utvecklingen av intelligenta människadatorinteraktionssystem. Ändå är det ett utmanande problem som innebär att fånga högdimensionella spatio-temporala mönster som beskriver variationen i ens utseende över tiden. Sådan representation genomgår stora variationer i ansiktet morfologi och miljöfaktorer samt huvudet utgör variationer. I detta papper använder vi villkorliga Random Forests för att fånga låga uttryck övergångsmönster. Närmare bestämt utvärderas heterogena derivat (t.ex. funktionspunktsrörelser eller texturvariationer) på bildpar. Vid testning på en videoram skapas par mellan den aktuella ramen och tidigare och förutsägelser för varje tidigare ram används för att rita träd från Parwise Conditional Random Forests (PCRF) vars parvisa utgångar är genomsnittliga över tid för att producera robusta uppskattningar. Dessutom kan PCRF samlingar också konditioneras på huvudet pose uppskattning för multi-view dynamisk FER. Som sådan, verkar vår strategi som en naturlig förlängning av Random Forests för att lära sig spatio-temporala mönster, potentiellt från flera perspektiv. Experiment på populära dataset visar att vår metod leder till betydande förbättringar jämfört med standard Random Forests samt state-of-the-art metoder i flera scenarier, inklusive en ny multi-view video corpus genereras från en allmänt tillgänglig databas.
Ref föreslagna par villkorade slumpmässiga skogar (PC-RF) för att fånga låg nivå uttryck övergångsmönster på villkor att huvudet utgör uppskattning för multi-view dynamiska ansiktsuttryck igenkänning.
Dynamic Pose-Robust Facial Expression Recognition by Multi-View Pairwise Conditional Random Forests
{'venue': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}