Abstrakt. Detta papper handlar om att fånga dynamiken i ansiktsuttryck. Dynamiken i ansiktsuttryck kan beskrivas som intensiteten och tidpunkten för ett ansiktsuttryck och dess bildning. För att uppnå detta utvecklade vi en teknik som exakt kan klassificera och skilja mellan subtila och liknande uttryck, som involverar undersidan. Detta uppnås genom att använda Local Linear Embedding (LLE) för att minska dimensionaliteten i datauppsättningen och tillämpa Support Vector Machines (SVMs) för att klassificera uttryck. Vi utökade sedan denna teknik för att uppskatta dynamiken i ansiktsuttrycksbildning i termer av intensitet och timing.
Till exempel använde Reilly REF [22] Local Linear Embedding (LLE) och Kernel Principal Component (KPCA) för att minska funktionsmåtten och sedan SVM för att utbilda klassificeringarna av olika intensitetsnivåer.
Investigating the Dynamics of Facial Expression
{'venue': 'ISVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}