Notice bibliographique
Résumé
In recent years there has been a growing interest in improving all aspects of the interaction between human and computers. Emotion recognition is a new research direction in human-computer interaction (HCI) which is based on affective computing that is expected to significantly improve the quality of HCI system and communications. Most existing works address this problem using 2D features, but they are sensitive to head pose, clutter, and variations in lighting conditions. In light of such problems, two 3D visual feature based approaches are presented in this dissertation. First, we present a recognition method based on the Gabor library for real 3D visual features extraction and an improved kernel canonical correlation analysis (IKCCA) algorithm for emotion classification. Second, to reduce the computation cost and provide a more general approach, we propose using a fiducial points' controlled 3D face model to recognize human emotion from video sequences. An Elastic body spine (EBS) technique is applied for deformation feature extraction and a discriminative Isomap (D-Isomap) based classification is used for the final decision. The most significant contributions of this work are detecting and tracking fiducial points automatically from video sequences to construct a generic 3D face model, and the introduction of EBS deformation features for emotion recognition. The experimental results show the robustness and effectiveness of the proposed methods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».