Automatisk ansiktsuttrycksanalys är ett intressant och utmanande problem och påverkar viktiga tillämpningar inom många områden såsom människa-datorinteraktion och datadriven animation. Att härleda en effektiv ansiktsrepresentation från ursprungliga ansiktsbilder är ett viktigt steg för en lyckad ansiktsuttrycksigenkänning. I denna uppsats utvärderar vi empiriskt ansiktsrepresentation baserad på statistiska lokala funktioner, lokala binära mönster, för personoberoende ansiktsuttrycksigenkänning. Olika maskininlärningsmetoder undersöks systematiskt i flera databaser. Omfattande experiment visar att LBP-funktioner är effektiva och effektiva för ansiktsuttrycksigenkänning. Vi formulerar dessutom Boosted-LBP för att extrahera de mest diskriminerande LBP-funktionerna, och den bästa igenkänningsprestandan erhålls genom att använda Support Vector Machine-klassificerare med Boostered-LBP-funktioner. Dessutom undersöker vi LBP-funktioner för ansiktsuttrycksigenkänning med låg upplösning, vilket är ett kritiskt problem men sällan tas upp i det befintliga arbetet. Vi observerar i våra experiment att LBP funktioner utför stabilt och robust över ett användbart utbud av låga upplösning av ansiktsbilder, och ger lovande prestanda i komprimerade lågupplösta videosekvenser som fångas i verkliga miljöer.
Shan Ref studerade ansiktsrepresentation baserad på LBP-funktioner för ansiktsuttrycksigenkänning.
Facial expression recognition based on Local Binary Patterns: A comprehensive study
{'venue': 'Image Vis. Comput.', 'journal': 'Image Vis. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}