I detta dokument föreslås en ny funktionsbeskrivning, lokala normala binära mönster (LNBP), som utnyttjas för att upptäcka ansiktsåtgärder enheter (AU). Efter att LNBP har använts för att bilda deskriptor vektorer, som fångar den detaljerade formen av åtgärden, funktionsval utförs via en GentleBoost (GB) algoritm, och stöd vektor maskiner (SVMs) utbildas för att upptäcka varje AU. Denna process testades på Bosphorus-databasen, tillsammans med samma test med 3D lokala binära mönster (3DLBP) deskriptorer som tillämpar LBP-operatören på djupkartan över ansiktet. LNBP-deskriptorer visade sig överträffa 3DLBP vid upptäckt av många enskilda AU. Slutligen användes funktionen fusion för att kombinera fördelarna med 3DLBP och var och en av LNBP deskriptorerna, med det bästa resultatet att uppnå en genomsnittlig ROC AuC på 96,35.
Lokalt normalt binärt mönster (LNBP) föreslogs för kodning form information i REF.
Local normal binary patterns for 3D facial action unit detection
{'venue': '2012 19th IEEE International Conference on Image Processing', 'journal': '2012 19th IEEE International Conference on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}