DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Automàtica, robòtica i visió >
Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC >
Ponències/Comunicacions de congressos >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/2767

Arxiu Descripció MidaFormat
doc1.pdf331,27 kBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir

Citació: Orozco, Francisco J.; García, Fabio A.; Arcos, Lluis; Gonzàlez, Jordi. "Spatio-temporal reasoning for reliable facial expression interpretation". A: 5th International Conference on Computer Vision Systems (ICVS), Bielefeld, Alemanya, 2007. Bielefeld University, 2007, p. 1-10.
Títol: Spatio-temporal reasoning for reliable facial expression interpretation
Autor: Orozco, Francisco J.; García, Fabio A.; Arcos, Lluis; Gonzàlez, Jordi
Editorial: Bielefeld University
Data: 2007
Tipus de document: Conference report
Resum: Understanding human behaviours and emotions has received contributions from image analysis and pattern recognition techniques in order to tackle this challenge. The most popular facial expression classifiers deal with eyebrows and lips while avoiding eyelid motion. According to psychologists, eye motion is relevant for trust and deceit analysis as well for dichotomizing near facial expressions. Unlike previous approaches, we include the eyelid motion by constructing an appearance-based tracker (ABT). Subsequently, a Case-Based Reasoning (CBR) approach is applied by training a case-base with seven facial actions. We classify new facial expressions with respect to previous solutions, previously assessing confidence for the proposed solutions. Therefore, the proposed system yields efficient classification rates comparable to the best previous facial expression classifiers. The ABT and CBR combination provides trusty solutions by evaluating the confidence of the solution quality for eyebrows, mouth and eyes. Consequently, this method is robust and accurate for facial motion coding, and for confident classifications. The training is progressive, the quality of the solution increases with respect to previous solutions and do not need re-training processes.
ISBN: 9783000209338
URI: http://hdl.handle.net/2117/2767
Apareix a les col·leccions:Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC. Ponències/Comunicacions de congressos
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets.

Per a qualsevol ús que se'n vulgui fer no previst a la llei, dirigiu-vos a: sepi.bupc@upc.edu

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius