Ansiktet är en av de mest kraftfulla kanalen av ickeverbal kommunikation. Den mest använda taxonomin för att beskriva ansiktsbeteendet är Facial Action Coding System (FACS). FACS segmenterar de synliga effekterna av aktivering av ansiktsmuskeln till 30+ åtgärdsenheter (AU). AU, som kan förekomma ensam och i tusentals kombinationer, kan beskriva nästan alla möjliga ansiktsuttryck. De flesta befintliga metoder för automatisk AU-detektion behandlar problemet med one-vs-all klassificerare och misslyckas med att utnyttja beroenden bland AU och ansiktsfunktioner. Vi introducerar gemensam patch och multi-label lärande (JPML) för att ta itu med dessa frågor. JPML utnyttjar grupps gleshet genom att välja en gles delmängd av ansiktsplåster samtidigt som man lär sig en multimärkningsklassificerare. I fyra av fem jämförelser på tre olika datauppsättningar, CK+, GFT och BP4D, producerade JPML de högsta genomsnittliga F1-poängen jämfört med toppmoderna.
Zhao m.fl. I REF föreslogs metoden Joint Patch och Multi-Label Learning (JPML) för AU-detektion.
Joint patch and multi-label learning for facial action unit detection
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}