Abstract-Den klassificering av sekvenser kräver en kombination av information från olika tidpunkter. I detta dokument beaktas upptäckten av ansiktsuttryck. Experiment om upptäckt av vissa ansiktsmuskelaktiveringar i videor visar att det inte alltid krävs att modellera sekvenserna helt, men att närvaron av specifika ramar (begreppsramen) kan vara tillräcklig för en tillförlitlig upptäckt av vissa ansiktsuttryck klasser. För att kunna upptäcka dessa konceptramar räcker det ofta med en standardklassificering, även om en mer avancerad klustermetod i vissa fall fungerar bättre.
I ett nyligen publicerat dokument REF Tax et al. utforskade frågan om det alltid är nödvändigt att fullständigt modellera hela sekvensen, eller om förekomsten av specifika ramar, som kallas "begreppsramar", kan vara tillräcklig för tillförlitlig upptäckt av ansiktsuttryck.
The Detection of Concept Frames Using Clustering Multi-instance Learning
{'venue': '2010 20th International Conference on Pattern Recognition', 'journal': '2010 20th International Conference on Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}