کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4969642 | 1449982 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Feature and label relation modeling for multiple-facial action unit classification and intensity estimation
ترجمه فارسی عنوان
مدلسازی رابطه و برچسب برای طبقه بندی واحدهای اقدام چندگانه و تخمینی شدت
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose multiple facial Action Unit (AU) recognition and intensity estimation by modeling their relations in both feature and label spaces. First, a multi-task feature learning method is adopted to learn the shared features among the group of facial action units, and recognize or estimate their intensity simultaneously. Second, a Bayesian network is used to model the co-existent and mutual-exclusive semantic relations among action units. Finally, through probabilistic inference, the learned Bayesian network combines the results of the multi-task learning with the AU relations it captures to perform multiple AU recognition and AU intensity estimation. Experiments on the extended Cohn-Kanade database, the MMI database, the McMaster database and the DISFA database demonstrate the effectiveness of our method for both AU classification and AU intensity estimation.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 65, May 2017, Pages 71-81
Journal: Pattern Recognition - Volume 65, May 2017, Pages 71-81
نویسندگان
Shangfei Wang, Jiajia Yang, Zhen Gao, Qiang Ji,