Part-based PCA for facial feature extraction and classification
Notice bibliographique
Résumé
With the latest advances in the fields of computer vision, image processing and pattern recognition, facial expression recognition is becoming more and more feasible for human computer interaction in Virtual Environments (VEs). In order to achieve subject-independent facial feature extraction and classification, we present part-based PCA (Principal Component Analysis) for facial feature extraction and apply a modified PCA reconstruction method for expression classification. Part-based PCA is employed to minimize the influence of individual differences which hinder facial expression recognition. For the purpose of obtaining part-based PCA, a novel feature detection and extraction approach based on multi-step integral projection is proposed. The features can be automatically detected and located by multi-step integral projection curves without being manually picked and PCA is applied in the detected area instead of the whole face. To solve the problem that the features extracted from PCA are not the best features suitable for classification, we propose a modified PCA reconstruction method. We divide the training set into 7 classes and carry out PCA reconstruction on each class independently. We can identify the expression class by measuring the similarity between the input image and the reconstructed image. Experiments demonstrate that when tested on the JAFFE database, the part-based PCA outperforms traditional PCA of higher recognition rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».