Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny metod för att upptäcka aktionsenheter som bygger på en ny regionbaserad ansiktsrepresentation och ett mellannivåbeslutsskikt som kombinerar regionspecifik information. Annorlunda jämfört med andra tillvägagångssätt representerar vi inte ansiktet som ett vanligt rutnät baserat enbart på ansiktets läge (holistisk representation), inte heller genom att använda små fläckar centrerade på fiktiva ansiktspunkter (lokal representation). Istället föreslår vi att man använder domänkunskap om AU-specifika ansiktsmuskelsammandragningar för att definiera en uppsättning ansiktsregioner som täcker hela ansiktet. Därför, i motsats till lokala utseende modeller, vår ansiktsrepresentation använder sig av hela ansiktet utseende, medan användningen av ansiktspunkt platser för att definiera regionerna innebär att vi får bättre registrerade deskriptorer jämfört med holistiska representationer. Slutligen föreslår vi att en AU-specifik viktad summamodell används som ett fusionslager på beslutsnivå med ansvar för att kombinera regionspecifik probabilistisk information. Denna konfiguration gör det möjligt för varje klassificerare att lära sig de typiska utseende förändringar för en specifik ansiktsdel och minskar dimensionaliteten av problemet vilket visar sig vara mer robust. Vårt tillvägagångssätt utvärderas på datauppsättningarna DISFA och GEMEP-FERA med hjälp av två histogrambaserade utseendefunktioner, lokalt binärt mönster och lokal faskvantisering. Vi visar överlägsen prestanda för både den domänspecifika regiondefinitionen och den beslutsnivå fusionen respekterar standardmetoderna när det gäller automatisk ansiktsaktivitetsenhetsdetektering.
Dessa författare använde ansiktspunkt platser för att definiera en uppsättning av 29 ansikts regioner täcker hela ansiktet, som baserades på expertkunskap om ansikte geometri och AU-specifika ansiktsmuskelsammandragningar, såsom visas i Ref. Hoppa över det.
Decision Level Fusion of Domain Specific Regions for Facial Action Recognition
{'venue': '2014 22nd International Conference on Pattern Recognition', 'journal': '2014 22nd International Conference on Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}