Automatisk ansiktsuttrycksigenkänning utgör ett aktivt forskningsområde på grund av de senaste framstegen inom datateknik som gör användarens upplevelse till en tydlig prioritering. Merparten av arbetet inom detta område omfattar 2D-bilder, trots de problem detta ger på grund av inneboende pose och ljusvariationer. För att hantera dessa problem används 3D- och 4D-inspelningar (dynamiska 3D-inspelningar) allt oftare i expressionsanalysforskning. I detta dokument kartlägger vi de senaste framstegen inom 3D och 4D ansiktsuttrycksigenkänning. Vi diskuterar utvecklingen i 3D ansiktsdata förvärv och spårning, och presentera för närvarande tillgängliga 3D/4D ansiktsdatabaser lämplig för 3D/4D ansiktsuttryck analys samt de befintliga ansiktsuttryck igenkänningssystem som utnyttjar antingen 3D eller 4D-data i detalj. Slutligen diskuteras omfattande utmaningar som måste lösas om 3D-system för ansiktsuttryck ska bli en del av framtida tillämpningar.
Låt oss nämna att trots det stora arbetet med statisk och dynamisk ansiktsuttrycksigenkänning i 3D (FER) är tidsmodellering fortfarande outforskad för 3D-dynamisk ansiktsuttrycksigenkänning (se undersökning REF ).
Static and dynamic 3D facial expression recognition: A comprehensive survey☆
{'venue': 'Image Vis. Comput.', 'journal': 'Image Vis. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}