Analyse de mouvements faciaux a partir d'images video
Notice bibliographique
Résumé
In a face–to–face talk, language is supported by nonverbal communication, which plays a central role in human social behavior by adding cues to the meaning of speech, providing feedback, and managing synchronization. Information about the emotional state of a person is usually carried out by facial attributes. In fact, 55% of a message is communicated by facial expressions whereas only 7% is due to linguistic language and 38% to paralanguage. However, there are currently no established instruments to measure such behavior. The computer vision community is therefore interested in the development of automated techniques for prototypic facial expression analysis, for human computer interaction applications, meeting video analysis, security and clinical applications. For gathering observable cues, we try to design, in this research, a framework that can build a relatively comprehensive source of visual information, which will be able to distinguish the facial deformations, thus allowing to point out the presence or absence of a particular facial action. A detailed review of identified techniques led us to explore two different approaches. The first approach involves appearance modeling, in which we use the gradient orientations to generate a dense representation of facial attributes. Besides the facial representation problem, the main difficulty of a system, which is intended to be general, is the implementation of a generic model independent of individual identity, face geometry and size. We therefore introduce a concept of prototypic referential mapping through a SIFT–flow registration that demonstrates, in this thesis, its superiority to the conventional eyes–based alignment. In a second approach, we use a geometric model through which the facial primitives are represented by Gabor filtering. Motivated by the fact that facial expressions are not only ambiguous and inconsistent across human but also dependent on the behavioral context; in this approach, we present a personalized facial expression recognition system whose overall performance is directly related to the localization performance of a set of facial fiducial points. These points are tracked through a sequence of video frames by a modification of a fast Gabor phase–based disparity estimation technique. In this thesis, we revisit the confidence measure, and introduce an iterative conditional procedure for displacement estimation that improve the robustness of the original methods. Keywords: Computer vision, image processing, facial expression recognition, emotion analysis, face analysis, feature representation, Gabor filtering, registration, tracking.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».