I detta dokument föreslås en beräkningsstrategi och omsätts i praktiken för att bedöma förmågan hos barn som har diagnostiserat Autism Spectrum Disorders (ASD) att producera ansiktsuttryck. Det föreslagna tillvägagångssättet bygger på datorseendekomponenter som arbetar på sekvens av bilder som förvärvats av en off-the-shälf-kamera under oöverskådliga förhållanden. Aktivitetsenhetens intensitet uppskattas genom att analysera det lokala utseendet och sedan utnyttjas både tidsmässiga och geometriska relationer, inlärda av Convolutional Neural Networks, för att regularisera samlade uppskattningar. För att klara stereotypa rörelser och för att lyfta fram även subtila frivilliga rörelser av ansiktsmuskler, formuleras och används en personlig och kontextuell statistisk modellering av icke-känslomässigt ansikte som referens. Experimentella resultat visar hur den föreslagna pipeline kan förbättra analysen av ansiktsuttryck som produceras av ASD barn. En jämförelse av systemets resultat med de utvärderingar som utförs av psykologer, på samma grupp av ASD barn, visar hur den utförda kvantitativa analysen av barns förmågor bidrar till att gå utöver de traditionella kvalitativa ASD bedömning / diagnos protokoll, vars resultat påverkas av mänskliga begränsningar i att observera och förstå multi-cues beteenden såsom ansiktsuttryck. Nyckelord: kvantitativ ansiktsuttrycksanalys; geometrisk och temporal regularisering av ansiktsaktivitetsenheter; ASD diagnos och bedömning
Leo et al Ref föreslog en beräkningsmetod för att bedöma förmågan hos barn med ASD att producera ansiktsuttryck med hjälp av datorseende, validerad av tre experter.
Computational Assessment of Facial Expression Production in ASD Children
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}