Automatisk ansiktsbildsanalys har varit ett långvarigt forskningsproblem i datorseendet. En viktig komponent i ansiktsbildsanalys, till stor del konditionering framgången för efterföljande algoritmer (t.ex. ansiktsuttrycksigenkänning), är att definiera ett ordförråd för möjliga dynamiska ansiktshändelser. Hittills har denna vokabulär kommit från det anatomiskt baserade Facial Action Coding System (FACS) eller mer subjektiva metoder (dvs. Känslor specificerade uttryck). Syftet med detta papper är att upptäcka ansiktshändelser direkt från video av naturligt förekommande ansiktsbeteende, utan användning av FACS eller andra märkningssystem. För att upptäcka ansiktshändelser föreslår vi en tidsmässig klusteralgoritm, Aligned Cluster Analysis (ACA), och en multi-subjekt korrespondensalgoritm för matchande uttryck. Vi använder en mängd olika videokällor: poserade ansiktsbeteende (CohnKanade databas), oskrivna ansiktsbeteende (RU-FACS databas) och en del video hos spädbarn. Noggrannhet av (oövervakad) ACA närmade sig den av en övervakad version, uppnått måttlig intersystemöverenskommelse med FACS, och visade sig informativ som en visualisering/summarization verktyg.
al föreslog en oövervakad temporal segmentering och klusterering algoritm, Aligned Cluster Analysis (ACA) för dynamisk ansiktshändelseanalys, och en multi-ämne korrespondens algoritm för matchande uttryck REF.
Unsupervised discovery of facial events
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}