論文の概要: Spontaneous Emotion Recognition from Facial Thermal Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06973v1
- Date: Sun, 13 Dec 2020 05:55:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-09 12:38:30.835842
- Title: Spontaneous Emotion Recognition from Facial Thermal Images
- Title（参考訳）: 顔面熱画像からの自発感情認識
- Authors: Chirag Kyal
- Abstract要約: 熱赤外画像における顔画像処理のタスクの多くは、現代の学習に基づくアプローチで対処できると分析する。
USTC-NVIEデータベースを使用して、顔のランドマーク局在化のための多数の機械学習アルゴリズムのトレーニングを行っています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: One of the key research areas in computer vision addressed by a vast number
of publications is the processing and understanding of images containing human
faces. The most often addressed tasks include face detection, facial landmark
localization, face recognition and facial expression analysis. Other, more
specialized tasks such as affective computing, the extraction of vital signs
from videos or analysis of social interaction usually require one or several of
the aforementioned tasks that have to be performed. In our work, we analyze
that a large number of tasks for facial image processing in thermal infrared
images that are currently solved using specialized rule-based methods or not
solved at all can be addressed with modern learning-based approaches. We have
used USTC-NVIE database for training of a number of machine learning algorithms
for facial landmark localization.
- Abstract（参考訳）: 膨大な数の出版物が取り組んだコンピュータビジョンの重要な研究分野の1つは、人間の顔を含む画像の処理と理解である。
最も頻繁に対処されるタスクは、顔検出、顔のランドマークのローカライゼーション、顔認識、表情分析である。
その他、感情コンピューティング、ビデオからのバイタルサインの抽出、社会的相互作用の分析といったより専門的なタスクは、通常、上記のタスクの1つまたは複数の実行を必要とする。
本研究では,現在特殊なルールベース手法を用いて解決されている熱赤外画像における顔画像処理のタスクが,現代の学習に基づくアプローチで解決可能であることを分析した。
我々は、ustc-nvieデータベースを用いて、顔ランドマークのローカライズのための多数の機械学習アルゴリズムのトレーニングを行った。
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