Forskning om ansiktsuttrycksigenkänning har främst tillämpats på ansiktsbilder endast vid frontalvyn. Vissa försök har gjorts att framställa pose invariant ansiktsuttryck klassificerare. De flesta av dessa försök har dock endast övervägt girvariationer på upp till 45°, där hela ansiktet är synligt. Litet arbete har utförts för att undersöka den inneboende potentialen hos olika poser för ansiktsuttrycksigenkänning. Detta beror till stor del på de databaser som finns tillgängliga, som vanligtvis fångar frontal vy ansiktsbilder bara. Nya databaser, BU3DFE och multi-pie, möjliggör empirisk undersökning av ansiktsuttrycksigenkänning för olika synvinklar. En sekventiell 2 steg strategi tas för att posera klassificering och visa beroende ansiktsuttryck klassificering för att undersöka effekterna av gir variationer från frontal till profil vyer. Lokala binära mönster (LBP) och variationer av LBPs som textur deskriptorer undersöks. Sådana egenskaper gör det möjligt att undersöka påverkan av orientering och multi-upplösning analys för multiview ansiktsuttryck igenkänning. Inverkan av pose på olika ansiktsuttryck undersöks. Andra faktorer undersöks, inklusive upplösning och konstruktion av globala och lokala vektorer. Ett utseende baserat tillvägagångssätt används genom att dela bilder i sub-block grovt i linje över ansiktet. Feature vektorer innehåller konkatenerade histogram byggda från varje sub-block. Multiclass stöd vektor maskiner används för att lära pose och posera beroende ansiktsuttryck klassificerare.
Moore och Bowden REF tillämpade ett tvåstegs tillvägagångssätt för att pose-invariant ansiktsuttryck igenkänning: head-pose klassificering, och pose-wise ansiktsuttryck igenkänning baserat på lokala binära mönster (LBP) som används som textur deskriptorer.
Local binary patterns for multiview facial expression recognition
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}