Visionsbaserad mänsklig påverkansanalys är ett intressant och utmanande problem som påverkar viktiga tillämpningar inom många områden. I denna artikel, utöver ansiktsuttryck, undersöker vi affektiva kroppsgester i videosekvenser, ett relativt understuderat problem. Spatial-temporala funktioner utnyttjas för modellering av kroppsgester. Dessutom presenterar vi för att sammansmälta ansiktsuttryck och kroppsgest på funktionsnivå med hjälp av Canonical Correlation Analysis (CCA). Genom att fastställa förhållandet mellan de två metoderna, CCA härleder en semantisk "drabbning" utrymme. Experimentella resultat visar hur effektiva våra strategier är.
Shan och Al. REF använder fusion av ansiktsuttryck och kroppsgester på funktionsnivå och härleda ett "påverka" utrymme genom att utföra Canonical Correlation Analysis.
Beyond facial expressions: Learning human emotion from body gestures
{'venue': 'in Proc. British Machine Vision Conf', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}