Abstract-Bilder av ansiktsuttryck fångas ofta från olika vyer som ett resultat av antingen huvudrörelser eller varierande kameraposition. Befintliga metoder för multivy- och/eller vyinvarianta ansiktsuttrycksigenkänning utför vanligtvis klassificering av det observerade uttrycket med hjälp av antingen klassificerare inlärda separat för varje vy eller en enda klassiator inlärd för alla vyer. Men dessa metoder ignorerar det faktum att olika syn på ett ansiktsuttryck bara är olika manifestationer av samma ansiktsuttryck. Genom att redovisa denna redundans kan vi utforma effektivare klassificeringar för måluppgiften. I detta syfte föreslår vi en diskriminativ delad Gaussisk process latent variabel modell (DS-GPLVM) för multiview och viewinvariant klassificering av ansiktsuttryck från flera vyer. I den här modellen lär vi oss först ett discriminativt mångfaldigt som delas av flera vyer av ett ansiktsuttryck. Därefter utför vi ansiktsuttrycksklassificering i uttrycksgrenröret. Slutligen, klassificering av en observerad ansiktsuttryck utförs antingen på det vy-invariant sätt (med endast en vy av uttrycket) eller på multivy sätt (med flera vyer av uttrycket). Den föreslagna modellen kan också användas för att utföra fusion av olika ansiktsdrag på ett principfast sätt. Vi validerar den föreslagna DS-GPLVM på både poserade och spontant visade ansiktsuttryck från tre allmänt tillgängliga dataset (MultiPIE, märkta ansiktsdelar i det vilda och statiska ansiktsuttryck i det vilda). Vi visar att denna modell överträffar de toppmoderna metoderna för multiview- och vyinvarianta ansiktsuttrycksklassificeringar, och flera toppmoderna metoder för multiview-inlärning och funktionsfusion.
Eleftheriadis m.fl. REF använder Discriminative Shared Gaussian Process Latent Variable Models (DS-GPLVM) för att lösa de multi-vy- och vyinvarianta klassificeringsproblemen.
Discriminative Shared Gaussian Processes for Multiview and View-Invariant Facial Expression Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}