Abstract-Automatisk påverkan analys har väckt stort intresse i olika sammanhang, inklusive erkännande av åtgärder enheter och grundläggande eller icke-grundläggande känslor. Trots stora ansträngningar finns det flera öppna frågor om vad de viktiga signalerna för att tolka ansiktsuttryck är och hur man kodar dem. I detta dokument ser vi över framstegen inom en rad olika typer av ansökningar om erkännande för att belysa dessa grundläggande frågor. Vi analyserar de senaste lösningarna genom att dela upp deras pipelines i grundläggande komponenter, nämligen registrering, representation, dimensionsminskning och erkännande. Vi diskuterar dessa komponenters roll och lyfter fram de modeller och nya trender som följs i deras design. Dessutom tillhandahåller vi en omfattande analys av ansiktsrepresentationer genom att avslöja deras fördelar och begränsningar; vi utvecklar vilken typ av information de kodar och diskuterar hur de hanterar de viktigaste utmaningarna med belysningsvariationer, registreringsfel, head-pose variationer, ocklusioner och identitetsfördomar. Denna undersökning gör att vi kan identifiera öppna frågor och definiera framtida riktningar för att utforma real-world påverkar igenkänningssystem.
Sariyanidi m.fl. I REF diskuteras de senaste metoderna för ansiktsregistrering, representation, dimensionsminskning och erkännande, som är de gemensamma komponenterna i en generisk pipeline för automatisk analys av ansiktspåverkan.
Automatic Analysis of Facial Affect: A Survey of Registration, Representation, and Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}