Abstract -Att använda datorsystem för att känna igen mänskliga ansiktsuttryck är ett utmanande forskningsproblem med många tillämpningar inom beteendevetenskap, medicin, säkerhet, en n d människa-maskin interaktion. Istället för att vara en annan metod för automatisk upptäckt av proteQpic ansiktsuttryck av känslor, försöker detta arbete att analysera subtila förändringar i ansiktet beteende genom att känna igen ansiktsaction enheter (AUs, dvs.. Atomiska ansiktssignaler) som ger uttryck. Detta dokument föreslår AU-igenkänning baserad på multilevel motion historia bilder (MMHIs), som kan ses som en förlängning till tidsmallar infördes av Bobick och Davis. Genom att spela in rörelsehistorik med flera tidsintervall (dvs. MHI på flera nivåer) istället för att spela in den en gång för hela bildsekvensen, övervinner vi problemet med självocklusion som är en naturlig del av tidsmässiga mallars ursprungliga definition. För automatisk klassificering av en ingång M I -r e pr e s e n t e d ansikte video i termer av 21 AU klasser, två metoder jämförs: en Sparse Network of Winnows (SNo W) a n d en standard kNearest Neighbour @A") klassifer. Systemet testades på hvo direrent databaser, MM-Face-DB utvecklat av författarna en n d databasen Cohn-Kanadeface.
Valstar et al beskrivs i REF en annan förlängning av MHI, nämligen MHI på flera nivåer (MMHI), som syftar till att hantera rörelse självocklusion genom att spela in rörelsehistorik med flera tidsintervall.
Motion history for facial action detection in video
{'venue': '2004 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (IEEE Cat. No.04CH37583)', 'journal': '2004 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (IEEE Cat. No.04CH37583)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}