基于正半定锥的新型时空表示用于面部表情识别
计算机视觉与模式识别
2017-07-21 v1
摘要
在本文中，我们使用一种新颖的时空几何表示研究面部表情识别问题。我们将面部标志的时间演化描述为固定秩正半定矩阵的黎曼流形上的参数化轨迹。我们的表示具有优势，即在比较形状时自然地引入第二个期望量——空间协方差，除了传统的仿射形状表示之外。然后，基于流形的黎曼几何，我们推导出用于速率不变分析和轨迹自适应重采样的几何和计算工具。具体来说，我们的方法包括三个步骤：1）首先将面部标志映射到秩2正半定矩阵的黎曼流形上，以构建时间参数化轨迹；2）对轨迹进行时间对齐，提供它们之间的几何感知（非）相似性度量；3）最后，使用成对邻近函数SVM（ppfSVM）对它们进行分类，将后者（非）相似性度量纳入核函数。我们在四个公开可用的基准数据集（CK+、MMI、Oulu-CASIA和AFEW）上展示了所提出方法的有效性。当仅涉及面部标志时，所提出方法的结果与最先进方法相当或更好。
引用
@article{arxiv.1707.06440,
title = {A Novel Space-Time Representation on the Positive Semidefinite Con for Facial Expression Recognition},
author = {Anis Kacem and Mohamed Daoudi and Boulbaba Ben Amor and Juan Carlos Alvarez-Paiva},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.06440},
year = {2017}
}
备注
To be appeared at ICCV 2017