Abstract-Facial expression analys är en av de viktiga komponenterna för effektiv människa-dator interaktion. För att utveckla robusta och generaliserade modeller för expressionsanalys måste man dock bryta modellernas beroende av valet av kamerans koordinatram, dvs. Uttrycksmodeller bör generalisera över ansiktet poser. För att utföra detta systematiskt, måste man förstå utrymmet för observerade bilder som är föremål för projektiva omvandlingar. Men eftersom den projektiva formen-rymden är besvärlig att arbeta med, tar vi itu med detta problem genom att härleda modeller för uttryck på afêne form-rymden som en approximation till den projektiva form-rymden genom att använda en Riemannsk tolkning av deformationer som ansiktsuttryck orsakar på olika delar av ansiktet. Vi använder landmärken för att representera ansiktsdeformationer och utnyttja det faktum att afêne form-rymden kan studeras med hjälp av Grassmann-grenröret. Denna representation gör det möjligt för oss att utföra olika uttrycksanalys och igenkänningsalgoritmer utan behov av normalisering som ett förbehandlingssteg. Vi utökar några av de tillgängliga tillvägagångssätten för expression analys till Grassmann mångfaldiga och experimentellt visa lovande resultat, banar väg för en mer allmän teori av view-invariant expression analys.
Till exempel Taheri et al. REF använde landmärkeskonfigurationer i ansiktet för att representera ansiktsdeformationer på Grassmann-grenröret G(2, n).
Towards view-invariant expression analysis using analytic shape manifolds
{'venue': 'Face and Gesture 2011', 'journal': 'Face and Gesture 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}