Abstract-I detta arbete föreslår vi en dynamisk textur-baserad metod för att känna igen ansiktsaction enheter (AU:er, atomiska ansiktsgester) och deras temporal modeller (dvs. sekvenser av temporal segment: neutral, debut, apex, och offset) i nära frontal-vyn ansiktsvideor. Två metoder för att modellera dynamiken och utseendet i ansiktet regionen av en indatavideo jämförs: en utökad version av Motion History Images och en ny metod baserad på Nonrigid Registrering med hjälp av Free-Form Deformations (FFDs). Den extraherade rörelse representationen används för att härleda rörelseorientering histogram deskriptorer i både den rumsliga och temporal domänen. Per AU, en kombination av diskriminerande, rambaserade GentleBoost ensemblelärare och dynamiska, generativa dolda Markov modeller upptäcker närvaron av AU i fråga och dess temporal segment i en ingång bildsekvens. När det testades för igenkänning av alla 27 nedre och övre ansikte AU, som förekommer ensam eller i kombination i 264 sekvenser från MMI ansiktsuttryck databas, den föreslagna metoden uppnådde en genomsnittlig händelse igenkänning noggrannhet på 89,2 procent för MHI-metoden och 94,3 procent för FFD-metoden. Generaliseringsprestandan för FFD-metoden har testats med hjälp av Cohn-Kanade-databasen. Slutligen utforskade vi också prestandan på spontana uttryck i Sensitive Artificial Listener data set.
MHI som tillämpas på erkännandet av DT kan användas för att ta itu med problemet med ansiktsuttrycksigenkänning REF.
A Dynamic Texture-Based Approach to Recognition of Facial Actions and Their Temporal Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}