Spontan ansiktsuttrycksigenkänning under okontrollerade förhållanden är en svår uppgift. Det beror på flera faktorer, inklusive form, utseende och dynamik av ansiktsdrag, som alla påverkas negativt av miljöbuller och låg intensitet signaler typiska för sådana förhållanden. I detta arbete presenterar vi ett nytt förhållningssätt till Facial Action Unit detektion med hjälp av en kombination av Convolutional och Bi-directional Long Short-Term Memory Neural Networks (CNN-BLSTM), som gemensamt lär sig form, utseende och dynamik på ett djupt lärande sätt. Dessutom introducerar vi ett nytt sätt att koda formfunktioner med hjälp av binära bildmasker som beräknas från platserna för ansiktsmärken. Vi visar att kombinationen av dynamiska CNN-funktioner och dubbelriktat Long Short-Term Memory utmärker sig när det gäller modellering av tidsinformation. Vi utvärderar noggrant bidragen från varje komponent i vårt system och visar att det uppnår toppmodern prestanda på FERA-2015 Challenge dataset.
Jaiswal m.fl. REF använde domänkunskap och ansiktsgeometri för att förhandsvälja en relevant bildregion för en viss AU, och skicka den till ett konvolutionellt och tvåvägslångt kortfristigt minne (LSTM) neuralt nätverk.
Deep learning the dynamic appearance and shape of facial action units
{'venue': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}