Abstract-Genom att systematiskt variera antalet ämnen och antalet ramar per ämne, utforskade vi påverkan av utbildningens storlek på utseende och form-baserade metoder för ansiktsaktivitet enhet (AU) detektion. Digital video och expertkodning av spontan ansiktsaktivitet från 80 försökspersoner (över 350.000 ramar) användes för att träna och testa stöd vektor maskin klassificerare. Utseende funktioner var formnormaliserade SIFT deskriptorer och form funktioner var 66 ansiktsmarkeringar. Tiofaldig korsvalidering användes i alla utvärderingar. Antal försökspersoner och antal ramar per försöksperson som påverkas olika av utseende och formbaserade klassificeringar. För utseende egenskaper, som är högdimensionella, öka antalet utbildningsämnen från 8 till 64 stegvis förbättrad prestanda, oavsett antalet ramar tas från varje ämne (från 450 till 3600). Däremot, när det gäller formegenskaper, ökade antalet utbildningsämnen och ramar i kombination med blandade resultat. Sammanfattningsvis uppnåddes maximal prestanda med hjälp av utseendefunktioner från ett stort antal försökspersoner med så få som 450 bilder per försöksperson. Dessa resultat tyder på att variation i antalet försökspersoner snarare än antal ramar per försöksperson ger mest effektiva resultat.
Girard m.fl. REF analyserade effekten av olika storlekar av träningsdata på utseende och formbaserad AU-detektion.
How much training data for facial action unit detection?
{'venue': '2015 11th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'journal': '2015 11th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}