Quantitative study of facial expression asymmetry using objective measure based on neural networks

Makioka, Tsuyoshi; Kuriyaki, Yuya; Uchimura, Keiichi; Satonaka, Takami

doi:10.1109/ispacs.2016.7824702

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“…Apesar das diferentes opiniões sobre a origem dessa assimetria, ela foi detectada estatisticamente em mais de um experimento [Hager and Ekman 2005]. A assimetria das expressões emocionais da face, com maior expressividade do lado esquerdo, também foi verificada quantitativamente por [Makioka et al 2016]. Nesse estudo, Makioka et al propôs medidas objetivas para avaliação da assimetria facial e realizou dois experimentos utilizando a base de dados BU-3DFE e as expressões neutra, raiva, felicidade, tristeza e surpresa.…”

Section: Face Inteiraunclassified

Fatiamento em Reconhecimento Facial: Uma Investigação Baseada em Unidades de Ação para possíveis melhorias através da seleção de fatias da face em Nuvens de Pontos 3D

Martins¹,

Soares²

2019

Anais Do XVI Encontro Nacional De Inteligência Artificial E Computacional (ENIAC 2019)

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Neste artigo e proposta uma investigação para fatiamento de nuvens de pontos 3D, que representam rostos, dentro do problema de reconhecimento de faces. Para isso, e feita uma comparação entre os resultados de classificação com e sem fatiamento das faces, utilizando características geométricas no processo de extração de informação. Também foram comparados dois tipos de segmentação em subnuvens, o fatiamento Triaxial e o fatiamento em Pizza com Superposição - aqui proposto. O objetivo das comparações é investigar se a seleção de regiões específicas da face 3D pode aprimorar os resultados da classificação. Os resultados mostram-se promissores, indicando que um refinamento da técnica pode gerar uma classificação de indivíduos robusta a variações da face.

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Section: Face Inteiraunclassified