I detta dokument föreslår vi en ny Bayesiansk strategi för att modellera tidsmässiga övergångar av ansiktsuttryck som representeras i ett mångfaldigt, med målet att ge dynamisk ansiktsuttrycksigenkänning i bildsekvenser. Ett generaliserat uttrycksgrenrör härleds genom att inbädda bilddata i en subrymd med låga dimensioner med hjälp av Supervised Locality Bevarande Projektioner. En Bayesian temporal modell är formulerad för att fånga den dynamiska ansiktsuttryck övergång i grenröret. Våra experimentella resultat visar fördelarna med att utnyttja explicit temporal information i uttryck bildsekvenser vilket resulterar i både överlägsen igenkänningsfrekvens och förbättrad robusthet mot statiska rambaserade igenkänningsmetoder.
Shan och Al. REF använde lokala binära mönster funktioner för hela ansiktet för att skapa flera olika ansiktsuttryck och använde en bayesian temporal modell för ansiktsuttryck igenkänning.
Dynamic facial expression recognition using a bayesian temporal manifold model
{'venue': 'In Proc. British Machine Vision Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}