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草案内容简介草稿1introduction part2部分.pdf

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    Introductiondraft

    2014年11月25日

    Contents

    Introductiondraft1

    IntroductionPart1:Automaticfacialexpressionanalysis..1

    Introductionpart2:2

    IntroductionPart3:2

    Reference2

    IntroductionPart1:Automaticfacialexpressionanalysis

    Keywords:FACS,Appearancebasedmethods,Facialexpressiondynamics,Facialexpressionintensity

    InthefieldofAutomaticfacialexpressionanalysis,thefacialexpressionrecognitiondealswiththe

    classificationoffacialmotionandfacialfeaturedeformationintoclassesthatarepurelybased

    onvisualinformation.

    Thereareextensiveresearchbasedontheresearchofthelocation,intensityandthedynamicstatusof

    thefacialmusclemovements.

    Mostresearchesarebasedondirectlymappingfacialexpressionsintooneofthebasicemotionclasses

    introducedbyEkmanandFriesen[2].

    IntheSign-basedapproaches,mostresearcharebasedontheFACSframeworkestablishedbyEkman

    andFriesen[3].TheFACSframeworkideallycontainsallpossibleperceptiblechangesthatmayoccuron

    afacebydescribingthefacialactionswithregardsto44actionunits’(AUs)locationandintensity.

    ResearcherscombinetheFACSframeworkdescriptionwithmachinelearningtechniques,suchasNeural

    network[4,5,6],Gaborwavelets[4,5],etc.

    However,itdoesnotconveyanyinformationaboutthecorrelatedmentalactivities.

    Thereareotherfacialfeatureextractionmethodsotherthandeformationextraction,suchastheDense

    opticalflow[7,8],the3Dmotionmodels[9,10],andthefeaturepointtrackingmodels[11].

    Introductionpart2:

    2.Bodytemperatureandotherbiochemicaldata,addedintotheanalysis

    Butthedataarecapturedbythecontactsensor.Thecontactsensorcanaffectthetester’sspontaneous

    expressoftheexpression.

    Paper:notfound？？

    Keywords:Multi-mo

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