Sammanfattning — De flesta automatiska expressionsanalyssystem försöker känna igen en liten uppsättning protetypiska uttryck, till exempel lycka, vrede, överraskning och rädsla. Sådana prototypiska uttryck förekommer emellertid ganska sällan. Människors känslor och avsikter förmedlas oftare genom förändringar i en eller några diskreta ansiktsdrag. I detta papper utvecklar vi ett system för automatisk ansiktsanalys (AFA) för att analysera ansiktsuttryck baserat på både permanenta ansiktsdrag (brows, ögon, mun) och övergående ansiktsdrag (djupgående av ansiktsfåror) i en nästan frontal-vy ansiktsbildssekvens. AFA-systemet känner igen finkorniga förändringar i ansiktsuttryck till aktionsenheter (AU) i Facial Action Coding System (FACS), istället för några protetypiska uttryck. Multistate ansikts- och ansiktskomponentmodeller föreslås för att spåra och modellera de olika ansiktsdragen, inklusive läppar, ögon, bryn, kinder och fåror. Under spårning extraheras detaljerade parametriska beskrivningar av ansiktsdragen. Med dessa parametrar som indata, en grupp av åtgärder enheter (neutralt uttryck, sex övre ansikte AU och 10 nedre ansikte AU) är erkända om de förekommer ensam eller i kombinationer. Systemet har uppnått genomsnittliga igenkänningsfrekvenser på 96,4 procent (95,4 procent om neutrala uttryck är uteslutna) för övre ansikte AU och 96,7 procent (95,6 procent med neutrala uttryck exkluderade) för nedre ansikte AU. Systemets allmängiltighet har testats med hjälp av oberoende bilddatabaser som samlats in och FACS-kodats för marksanning av olika forskargrupper. Index Villkor — Datorseende, multistate ansikte och ansiktskomponenter modeller, ansiktsuttryck analys, ansiktsaktivitet kodning system, åtgärder enheter, AU kombinationer, neurala nätverk.
År 2001, Tian m.fl. REF föreslog ett automatiskt ansiktsanalyssystem för att analysera ansiktsuttryck baserat på permanenta funktioner och övergående funktioner.
Recognizing Action Units for Facial Expression Analysis
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}