Abstract-Både konfigurationen och dynamiken i ansiktsuttryck är avgörande för tolkningen av mänskligt ansiktsbeteende. Hittills har dock de allra flesta av de rapporterade ansträngningarna på fältet antingen inte tagit hänsyn till ansiktsuttryckens dynamik eller bara fokuserat på protetypiska ansiktsuttryck av sex grundläggande känslor. Ansiktsdynamiken kan explicit analyseras genom att upptäcka de ingående temporalsegmenten i FaCS (Facial Action Coding System) Action Units (AUs) -onset, apex, och offset. I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för explicit analys av temporal dynamik av ansiktsåtgärder med hjälp av den dynamiska utseende deskriptorn Lokal fas Kvantisering från tre Orthogonal Planes (LPQ-TOP). Temporala segment upptäcks genom att kombinera en diskriminerande klassificering för att upptäcka temporalsegmenten på en ram-för-ram-basis med Markov-modeller som upprätthåller tidskonsistens över hela episoden. Systemet utvärderas i detalj över MMI ansiktsuttryck databas, UNBC-McMaster smärtdatabas, SAL databas, GEMEP-FERA dataset i databasberoende experiment, i korsdatabas experiment med Cohn-Kanade, och SEMAINE databaser. Jämförelsen med andra state-of-the-art metoder visar att den föreslagna LPQ-TOP metoden överträffar de andra tillvägagångssätten för problemet med AU temporal segment detektering, och att övergripande AU aktivering detektering drar nytta av dynamisk utseende information.
Jiang m.fl. REF använder sig av lokal fas Kvantisering från tre Orthogonal Planes (LPQ-TOP) för att analysera FACS AUs indelade i temporal segment och klassificeras med hjälp av en uppsättning dolda Markov modeller (HMMs).
A Dynamic Appearance Descriptor Approach to Facial Actions Temporal Modeling
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}