Abstract-Automatisk analys av mänskliga ansiktsuttryck är ett utmanande problem med många tillämpningar. De flesta av de befintliga automatiserade systemen för ansiktsuttrycksanalys försöker känna igen några protetypiska emotionella uttryck, till exempel ilska och lycka. Istället för att representera en annan metod för maskinanalys av protetypiska ansiktsuttryck av känslor, försöker den metod som presenteras i detta papper att hantera ett stort utbud av mänskligt ansiktsbeteende genom att känna igen ansiktsmuskelåtgärder som producerar uttryck. Praktiskt taget alla de befintliga synsystem för ansiktsmuskel åtgärder detektion handlar endast med frontal-vy ansiktsbilder och kan inte hantera temporal dynamik av ansiktsåtgärder. I detta dokument presenterar vi ett system för automatisk igenkänning av ansiktsaction enheter (AU) och deras temporal modeller från långa, profil-view ansikte bildsekvenser. Vi utnyttjar partikelfiltrering för att spåra 15 ansiktspunkter i en input-face-profilsekvens, och vi introducerar ansikts-action-dynamik igenkänning från kontinuerlig videoingång med hjälp av timliga regler. Algoritmen utför både automatisk segmentering av en indatavideo till ansiktsuttryck avbildade och igenkännande av temporalsegment (dvs. debut, apex, offset) av 27 AU som förekommer ensam eller i en kombination i indatasidan profil video. En igenkänningsgrad på 87 % uppnås.
Det finns växande bevis i psykologisk forskning av det faktum att temporal dynamik av ansiktsbeteende (t.ex., varaktigheten av ansiktsaktivitet) är en kritisk faktor i tolkningen av observerat beteende REF.
Dynamics of facial expression: recognition of facial actions and their temporal segments from face profile image sequences
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}