Estimating the Smile by Evaluating the Spread of Lips
Notice bibliographique
Résumé
Smile is one of the important emotions that is essential in computer vision tasks. The greatly influenced part due to it is the lips. By encountering the changes in lips of smile images with respect to no smile, a smile detecting model can design for the computer vision tasks. In this paper, the approach is to evaluate the spread of lips. The lips movement distance is evaluated with respect to the eyes. 68 landmark points of dlib are used for this purpose. The left and right corners of lips are evaluated with the left and right eyes respectively using the count of landmark points (l and r). The secondary parameters - average, Maximum, and maxavgsum of l and r are used for evaluating the lip expansion variation. For each value of these parameters that can attain from l and r, the count of no smile images below it and count of smile images above it is considered and calculated the attainable efficiency. The value of secondary parameter having the maximum efficiency is defined as the threshold. The maximum efficiency that is attained due to average, Maximum and maxavgsum are 80.06, 67.3 and 78.54 respectively at the thresholds 2, 3 and 4.5 respectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».