Sammanfattning av denna webbsida: Ansiktsuttryck används ofta i beteendetolkningen av känslor, kognitiv vetenskap och sociala interaktioner. I den här artikeln presenterar vi en ny metod för helautomatisk ansiktsuttrycksigenkänning i ansiktsbildsekvenser. Allteftersom ansiktsuttrycket utvecklas med tiden spåras ansiktsmarkeringar automatiskt i på varandra följande videoramar, med hjälp av förskjutningar baserade på elastiskt klasdiagram som matchar förskjutningsberäkning. Feature vektorer från enskilda landmärken, liksom par av landmärken spårning resultat extraheras, och normaliseras, med avseende på den första ramen i sekvensen. Den prototypiska uttryck sekvens för varje klass av ansiktsuttryck bildas, genom att ta medianen för landmärke spårning resultat från träning ansiktsuttryck sekvenser. Multi-klass AdaBoost med dynamisk tidsförvrängning likhetsavstånd mellan funktionen vektor för inmatning ansiktsuttryck och prototypiska ansiktsuttryck, används som en svag klassificering för att välja den delmängd av diskriminerande funktion vektorer. Slutligen presenteras två metoder för ansiktsuttryck igenkänning, antingen genom att använda multi-klass AdaBoost med dynamisk tid warping, eller genom att använda stöd vektor maskin på boostade funktion vektorer. Resultaten från ansiktsuttrycksdatabasen Cohn-Kanade (CK+) visar en igenkänningsnoggrannhet på 95,17 % respektive 97,35 % med hjälp av multiklassade AdaBoost- och stödvektormaskiner.
I REF föreslog författarna ansiktsuttrycksigenkänningssystem med multi-klass AdaBoost med dynamisk tid warping, eller genom att använda stöd vektor maskin på boostade funktion vektorer.
Geometric Feature-Based Facial Expression Recognition in Image Sequences Using Multi-Class AdaBoost and Support Vector Machines
{'venue': 'Sensors 2013, 13, 7714-7734', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}