Abstrakt. Automatisk analys av huvudgester och ansiktsuttryck är ett utmanande forskningsområde och har betydande tillämpningar inom människadatorgränssnitt. I denna studie, ansikts landmärken upptäcks och spåras över successiva videoramar med hjälp av en robust metod baserad på subrymd legalisering, Kalman förutsägelse och förfining. Trajectories (tid serien) av ansikts landmärke positioner under loppet av huvudet gest eller ansiktsuttryck är organiserade i en spatiotemporal matris och diskriminerande egenskaper extraheras från banan matrisen. Alternativt, utseende baserade funktioner extraheras från DCT koefficienter av flera ansikte fläckar. Slutligen Adaboost algoritm utförs för att lära sig en uppsättning diskriminerande spatiotemporal DCT funktioner för ansikte och huvud gest (FHG) klassificering. Vi rapporterar klassificeringsresultaten som erhållits med hjälp av Support Vector Machines (SVM) om resultaten av de funktioner som Adaboost lärt sig. Vi uppnår 94,04 % ämnesoberoende klassificeringsprestanda över sju FHG.
Slutligen använder Akakn och Sankur REF banorna för ansiktsmarkeringar för att känna igen huvudgester och ansiktsuttryck.
Spatiotemporal-Boosted DCT Features for Head and Face Gesture Analysis
{'venue': 'HBU', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}