Sammanfattning av denna webbsida: Ansiktsuttryck förmedlar icke-verbala signaler som spelar en viktig roll i mellanmänskliga relationer och används i stor utsträckning vid beteendetolkning av känslor, kognitiv vetenskap och sociala interaktioner. I detta papper analyserar vi olika sätt att representera geometriska funktioner och presenterar ett helautomatiskt ansiktsuttrycksigenkänningssystem (FER) med hjälp av framträdande geometriska funktioner. I geometrisk funktionsbaserad FER-strategi, är det första viktiga steget att initiera och spåra tät uppsättning av ansiktspunkter som uttrycket utvecklas över tiden i på varandra följande ramar. I det föreslagna systemet, ansiktspunkter initieras med hjälp av elastisk klas graf matchning (EBGM) algoritm och spårning utförs med Kanade-Lucas-Tomaci (KLT) tracker. Vi extraherar geometriska funktioner från punkt, linje och triangel som består av spårning resultat av ansiktspunkter. De mest diskriminerande linje och triangel funktioner extraheras med hjälp av funktionen selektiv multi-klass AdaBoost med hjälp av extrem inlärning maskin (ELM) klassificering. Slutligen de geometriska egenskaperna för FER extraheras från den förstärkta linjen, och trianglar som består av ansiktspunkter. igenkänningsnoggrannheten med hjälp av funktioner från punkt, linje och triangel analyseras självständigt. Det föreslagna FER-systemets prestanda utvärderas på tre olika datamängder: CK+, MMI och MUG ansiktsuttrycksdata.
E studie presenteras i REF använt den elastiska klas graf matchning (EBGM) algoritm för initiering av ansiktspunkter.
Recognition of facial expressions based on salient geometric features and support vector machines
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications (2016): 1-26', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}