論文の概要: Smile and Laugh Expressions Detection Based on Local Minimum Key Points
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01874v1
- Date: Wed, 6 Jan 2021 05:13:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-11 00:08:30.001766
- Title: Smile and Laugh Expressions Detection Based on Local Minimum Key Points
- Title（参考訳）: 局所最小鍵点に基づくスマイルおよびラウ表現の検出
- Authors: Mina Mohammadi Dashti, Majid Harouni
- Abstract要約: 論文には2つの主な目的がある; 1つは、その明らかな特徴の観点から局所的な臨界点を抽出すること、2つ目は、システムのトレーニング入力への依存を減らすことである。
これらの目的を達成するために,特徴抽出における3つのシナリオを提案する。
- 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: In this paper, a smile and laugh facial expression is presented based on
dimension reduction and description process of the key points. The paper has
two main objectives; the first is to extract the local critical points in terms
of their apparent features, and the second is to reduce the system's dependence
on training inputs. To achieve these objectives, three different scenarios on
extracting the features are proposed. First of all, the discrete parts of a
face are detected by local binary pattern method that is used to extract a set
of global feature vectors for texture classification considering various
regions of an input-image face. Then, in the first scenario and with respect to
the correlation changes of adjacent pixels on the texture of a mouth area, a
set of local key points are extracted using the Harris corner detector. In the
second scenario, the dimension reduction of the extracted points of first
scenario provided by principal component analysis algorithm leading to
reduction in computational costs and overall complexity without loss of
performance and flexibility, etc.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,キーポイントの次元減少と記述プロセスに基づいて,笑顔と笑いの表情を提示する。
本論文は,2つの主目的を持つ。1つは特徴的特徴の観点から局所的臨界点を抽出することであり,もう1つは学習入力への依存を減らすことである。
これらの目的を達成するために,特徴抽出における3つのシナリオを提案する。
まず、顔の離散部分は、入力画像の様々な領域を考慮したテクスチャ分類のためのグローバル特徴ベクトルの集合を抽出するために使用される局所二分法によって検出される。
そして、第1のシナリオにおいて、口領域のテクスチャ上の隣接画素の相関変化について、ハリス角検出器を用いて局所鍵点の集合を抽出する。
第2シナリオでは、主成分分析アルゴリズムが提供する第1シナリオの抽出点の次元縮小により、計算コストと全体の複雑さが低下し、性能や柔軟性が失われることなく減少する。
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