I den här artikeln studerar vi problemet med ansiktsuttrycksigenkänning med hjälp av en ny geometrisk representation i rymdtid. Vi beskriver den tidsmässiga utvecklingen av ansiktsmarkeringar som parametriserade banor på Riemannska grenröret av positiva semidefinita matriser av fast rank. Vår representation har fördelen att föra naturligt en andra önskvärd mängd när man jämför former - den rumsliga covariance - utöver den konventionella affineshape representation. Vi härleder sedan geometriska och beräkningsverktyg för hastighetsinvariantanalys och adaptiv omsampling av banor, jordning på den Riemannska geometrin av grenröret. Specifikt, vår strategi omfattar tre steg: 1) ansikts landmärken först kartläggs i Riemannian grenrör av positiva semidefinita matriser av rang 2, för att bygga tidsparameteriserade banor; 2) en tidsjustering utförs på banorna, vilket ger en geometri-aware (dis-)similaity mått mellan dem; 3) slutligen, parvis närhet funktion SVM (ppfSVM) används för att klassificera dem, införliva den senare (dis-) olikhet åtgärd i kärnan funktionen. Vi visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är när det gäller fyra allmänt tillgängliga riktmärken (CK+, MMI, Uleåborg-CASIA och AFEW). Resultaten av det föreslagna tillvägagångssättet är jämförbara med eller bättre än de senaste metoderna när det endast gäller ansiktsmarkeringar.
I samma riktning, Kacem et al. REF, beskrev den tidsmässiga utvecklingen av ansiktsmarkeringar som parameteriserade banor på Riemannian grenrör av positiva semidefinite matriser av fast rank.
A Novel Space-Time Representation on the Positive Semidefinite Cone for Facial Expression Recognition
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}