Ansiktsuttrycksigenkänning har många tillämpningar inom multimediabehandling och utvecklingen av 3D-datainsamlingstekniker gör det möjligt att identifiera uttryck med hjälp av 3D-forminformation. I detta dokument föreslår vi en automatisk strategi för ansiktsuttrycksigenkänning baserad på ett enda 3D-ansikte. Formen av ett uttryckligt 3D ansikte är ungefärlig som summan av två delar, en grundläggande ansiktsform komponent (BFSC) och en uttrycklig form komponent (ESC). BFSC representerar den grundläggande ansiktsstrukturen och neutrala formen och ESC innehåller formförändringar orsakade av ansiktsuttryck. För att separera BFSC och ESC bygger vår metod först ett referensansikte för varje input 3D icke-neutralt ansikte genom en inlärningsmetod, som väl representerar den grundläggande ansiktsformen. Sedan, baserat på BFSC och det ursprungliga uttrycket ansikte, en ansiktsuttryck deskriptor är utformad. Ytdjupsförändringar beaktas i beskrivningen. Slutligen är deskriptorn indata till en SVM för att känna igen uttrycket. Till skillnad från tidigare metoder som känner igen ett ansiktsuttryck med hjälp av manuellt märkta nyckelpunkter och / eller ett neutralt ansikte, fungerar vår metod på ett enda 3D-ansikte utan någon manuell hjälp. Omfattande experiment utförs i BU-3DFE-databasen och jämförelser med befintliga metoder görs. De experimentella resultaten visar hur effektiv vår metod är.
Gong m.fl. REF föreslog att man skulle lära sig en modell för att bryta ner formen på ett uttrycksfullt ansikte till en neutral ansiktsformskomponent (BFSC) och en uttrycksformskomponent (ESC).
Automatic facial expression recognition on a single 3D face by exploring shape deformation
{'venue': "MM '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}