Det mest uttrycksfulla sättet människor visar känslor på är genom ansiktsuttryck. I detta arbete rapporterar vi om flera framsteg vi har gjort i att bygga ett system för klassificering av ansiktsuttryck från kontinuerlig videoinmatning. Vi introducerar och testar olika Bayesian nätverk klassificerare för att klassificera uttryck från video, med fokus på förändringar i distributionsantaganden, och funktionsberoende strukturer. I synnerhet använder vi Naive-Bayes klassificerare och ändra fördelningen från Gaussian till Cauchy, och använda Gaussian Tree-Augmented Naive Bayes (TAN) klassificerare för att lära sig beroenden bland olika ansiktsrörelse funktioner. Vi introducerar också en ansiktsuttrycksigenkänning från live videoinmatning med hjälp av timliga signaler. Vi utnyttjar de befintliga metoderna och föreslår en ny arkitektur av dolda Markov modeller (HMMs) för att automatiskt segmentera och känna igen mänskliga ansiktsuttryck från videosekvenser. Arkitekturen utför både segmentering och igenkänning av ansiktsuttryck automatiskt med hjälp av en flernivåarkitektur som består av ett HMM-lager och ett Markov-modelllager. Vi utforskar både personberoende och personoberoende igenkännande av uttryck och jämför de olika metoderna.
Cohen m.fl. REF använder dolda Markov-modeller på videosekvenser.
Facial expression recognition from video sequences: temporal and static modeling
{'venue': 'Computer Vision and Image Understanding', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}