I detta dokument föreslår vi en ny Bayesiansk strategi för att modellera tidsmässiga övergångar av ansiktsuttryck som representeras i ett mångfaldigt, med målet att ge dynamisk ansiktsuttrycksigenkänning i bildsekvenser. Ett generaliserat uttrycksgrenrör härleds genom att inbädda bilddata i en subrymd med låga dimensioner med hjälp av Supervised Locality Bevarande Projektioner. En Bayesian temporal modell är formulerad för att fånga den dynamiska ansiktsuttryck övergång i grenröret. Våra experimentella resultat visar fördelarna med att utnyttja explicit temporal information i uttryck bildsekvenser vilket resulterar i både överlägsen igenkänningsfrekvens och förbättrad robusthet mot statiska rambaserade igenkänningsmetoder.
I REF används ett Bayesianskt tillvägagångssätt för att modellera dynamiska ansiktsuttryck tidsmässiga övergångar.
Dynamic facial expression recognition using a bayesian temporal manifold model
{'venue': 'In Proc. British Machine Vision Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}