Abstract-Vi föreslår en metod för head-pose invariant ansiktsuttrycksigenkänning som bygger på en uppsättning karakteristiska ansiktspunkter. För att uppnå head-pose invariance föreslår vi den parade skalade Gaussian Process Regression (CSGPR) modellen för headpose normalization. I denna modell lär vi oss först självständigt kartläggningarna mellan ansiktspunkterna i varje par av (diskreta) icke frontala poser och frontal pose, och sedan utföra sin koppling för att fånga beroenden mellan dem. Under slutsatsen kombineras de kopplade funktionernas utgångar från olika poser med hjälp av en gatingfunktion, utformad utifrån headpose-uppskattningen för frågepunkterna. Den föreslagna modellen överträffar state-of-the-art regressionsbaserade metoder för head-pose normalization, 2D och 3D Point Distribution Models (PDMs) och Active Appearance Models (AAMs), särskilt i fall av okända poser och obalanserade träningsdata. Så vitt vi vet är den föreslagna metoden den första som kan hantera uttrycksfulla ansikten i sortimentet från À45-45 pan rotation och À30-030 tilt rotation, och med kontinuerliga förändringar i huvudet pose, trots att utbildning genomfördes på en liten uppsättning diskreta poser. Vi utvärderar den föreslagna metoden på syntetiska och verkliga bilder som skildrar agerade och spontant visade ansiktsuttryck.
Rodovic föreslog en pose invariant känsla erkännande metod med hjälp av kopplade skalade Gaussian process regression REF.
Coupled Gaussian processes for pose-invariant facial expression recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}