利用三维面部标志点在大幅表情变化下进行对象识别
计算机视觉与模式识别
2020-05-19 v1
摘要
标志点定位是包括对象识别在内的基于几何的视觉研究的重要第一步。鉴于此，我们提出使用三维面部标志点在大范围表情表达下完成对象识别任务。利用时间可变形形状模型检测标志点，并用于训练支持向量机（SVM）、随机森林（RF）与长短期记忆（LSTM）神经网络以进行对象识别。由于我们关注大幅表情变化下的对象识别，我们在三个基于情绪的数据库上开展实验，即 BU-4DFE、BP4D 与 BP4D+ 三维/四维人脸数据库。我们展示了所提方法在 BU-4DFE 与 BP4D 上优于当前最优的对象识别方法。据我们所知，这是首项在 BP4D+ 上研究对象识别的工作，并为社区提供了基线。
引用
@article{arxiv.2005.08339,
title = {Subject Identification Across Large Expression Variations Using 3D Facial Landmarks},
author = {Sk Rahatul Jannat and Diego Fabiano and Shaun Canavan and Tempestt Neal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.08339},
year = {2020}
}