基于三维面部标志点的面部动作单元检测
计算机视觉与模式识别
2020-05-19 v1
摘要
在本文中，我们提出使用三维面部标志点检测面部动作单元（AU）。具体而言，我们在使用基于形状指数的统计形状模型跟踪得到的三维面部标志点上训练一个二维卷积神经网络（CNN），用于二分类和多分类 AU 检测。我们表明所提方法能够准确建模 AU 的出现，因为面部标志点的运动直接对应于 AU 的运动。通过在三维标志点上训练 CNN，我们能够在两个最先进的情感数据集（即 BP4D 和 BP4D+）上实现准确的 AU 检测。使用所提方法，我们在超过 330,000 帧上检测了多个 AU，报告了优于最先进方法的结果。
引用
@article{arxiv.2005.08343,
title = {Facial Action Unit Detection using 3D Facial Landmarks},
author = {Saurabh Hinduja and Shaun Canavan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.08343},
year = {2020}
}