基于块特征脸Isomap网络的面部表情检测
计算机视觉与模式识别
2015-11-12 v1
摘要
自动面部表情检测问题提出两个主要挑战，包括表情变化和面部遮挡（眼镜、胡须、胡子或面罩）。在本文中，我们引入一种新颖的自动块创建技术，掩盖面部特定感兴趣区域，随后对块面部进行特征值分解并生成 Isomap 以检测面部之间的潜在聚类模式。所提出的基于掩码特征脸的 Isomap 聚类技术在分类有遮挡和微笑面部时达到 75% 灵敏度和 66-73% 准确率，每张图像约 1 秒。此外，介数中心性、特征向量中心性和最大信息流可用作基于网络的度量来识别表情分类任务中最显著的训练面部。所提方法可与基于特征的表情分类方法结合用于大型数据集以提高表情分类准确性。
引用
@article{arxiv.1511.03363,
title = {Facial Expression Detection using Patch-based Eigen-face Isomap Networks},
author = {Sohini Roychowdhury},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.03363},
year = {2015}
}
备注
6 pages,7 figures, IJCAI-HINA 2015