Abstrakt. Ansiktsuttrycksigenkänning i det vilda är en mycket utmanande uppgift. Vi beskriver vårt arbete med statisk och kontinuerlig ansiktsuttrycksigenkänning i det vilda. Vi utvärderar igenkänningsresultaten av grå djupa funktioner och färg djupa funktioner, och utforska fusionen av multimodala textur funktioner. För den kontinuerliga ansiktsuttrycksigenkänningen designar vi två temporal-spatiala täta skal-invarianta funktioner transformerar (SIFT) funktioner och kombinerar multimodala funktioner för att känna igen uttryck från bildsekvenser. För den statiska ansiktsuttrycksigenkänningen baserad på videoramar, extraherar vi tät SIFT och några djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) funktioner, inklusive vår föreslagna CNN arkitektur. Vi tränar linjär stöd vektor maskin och partiella minst kvadratklassificerare för dessa typer av funktioner på den statiska ansiktsuttryck i wild (SFEW) och agerade ansiktsuttryck i wild (AFEW) dataset, och vi föreslår ett fusionsnätverk för att kombinera alla extraherade funktioner på beslutsnivå. Den slutliga prestationen vi uppnådde är 56,32% på SFEW-testuppsättningen och 50,67% på AFEW-valideringsuppsättningen, som är mycket bättre än utgångsvärdet på 35,96% och 36,08%. © Upphovsmännen. Publicerad av SPIE under en Creative Commons Atttribution 3.0 Unported License. Distribution eller reproduktion av detta verk helt eller delvis kräver fullständig tillskrivning av den ursprungliga publikationen, inklusive dess DOI.
En annan blandning av SIFT och djup konvolution som föreslås i REF.
Facial expression recognition in the wild based on multimodal texture features
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Electronic Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}