Abstract-A system som automatiskt kan analysera ansiktsåtgärderna i realtid har applikationer inom ett brett spektrum av olika områden. Att utveckla ett sådant system är emellertid alltid en utmaning på grund av ansiktsåtgärdernas rikedom, tvetydighet och dynamik. Även om ett antal forskargrupper försöker känna igen ansiktsåtgärder enheter (AU) genom att förbättra antingen ansiktsdrag extraktion tekniker eller AU klassificering tekniker, dessa metoder ofta känner igen AUs eller vissa AU kombinationer individuellt och statiskt, ignorera semantiska relationer mellan AUs och dynamik AUs. Dessa tillvägagångssätt kan därför inte alltid känna igen AU:er på ett tillförlitligt, robust och konsekvent sätt. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som systematiskt förklarar relationerna mellan AU och deras tidsutveckling för AU-erkännande. Specifikt använder vi en dynamisk Bayesian nätverk (DBN) för att modellera relationerna mellan olika AUs. DBN ger en sammanhållen och enhetlig hierarkisk probabilistisk ram för att representera probabilistiska relationer mellan olika AU och att redogöra för de tidsmässiga förändringarna i ansiktsåtgärder utveckling. Inom vårt system används robusta datorseendetekniker för att få AU-mätningar. Sådana AU mätningar tillämpas sedan som bevis på DBN för att sluta olika AU. Experimenten visar att integrationen av AU relationer och AU dynamik med AU mätningar ger betydande förbättring av AU-igenkänning, särskilt för spontana ansiktsuttryck och under mer realistisk miljö inklusive belysning variation, ansikte pose variation, och ocklusion.
För att fånga en sådan korrelation föreslogs ett REF för att modellera AU-relationerna och deras tidsutveckling.
Facial Action Unit Recognition by Exploiting Their Dynamic and Semantic Relationships
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}