År 2000 släpptes databasen Cohn-Kanade (CK) i syfte att främja forskning om att automatiskt upptäcka enskilda ansiktsuttryck. Sedan dess har CK-databasen blivit en av de mest använda testbäddarna för algoritmutveckling och utvärdering. Under denna period har tre begränsningar blivit uppenbara: 1) Medan AU-koder är väl validerade, känslor etiketter är inte, eftersom de hänvisar till vad som begärdes snarare än vad som faktiskt utfördes, 2) Bristen på en gemensam prestanda metrisk mot vilken att utvärdera nya algoritmer, och 3) Standardprotokoll för gemensamma databaser har inte dykt upp. Som en följd av detta har CK-databasen använts för både AU och känslodetektering (även om etiketter för de senare inte har validerats), jämförelse med referensalgoritmer saknas, och användning av slumpmässiga undergrupper av den ursprungliga databasen gör metaanalyser svåra. För att ta itu med dessa och andra problem presenterar vi databasen Extended Cohn-Kanade (CK+). Antalet sekvenser ökar med 22% och antalet försökspersoner med 27%. Måluttrycket för varje sekvens är fullständigt FACS-kodat och känsloetiketter har reviderats och validerats. Utöver detta har icke placerade sekvenser för flera typer av leenden och tillhörande metadata lagts till. Vi presenterar baslinjeresultat med hjälp av Active Appearance Models (AAM) och en linjär stöd vektor maskin (SVM) klassificerare med hjälp av en leaveone-out ämne korsvalidering för både AU och känslodetektion för den poserade data. Känslan och AU-etiketter, tillsammans med utökade bilddata och spårade landmärken kommer att göras tillgängliga juli 2010.
Den utvidgade Cohn-Kanade-databasen, CK+ REF, består av 593 inspelningar av poserade och icke-placerade sekvenser.
The Extended Cohn-Kanade Dataset (CK+): A complete dataset for action unit and emotion-specified expression
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - Workshops', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}