使用高斯过程进行情感识别的动态面部标记选择

摘要:面部特征是情感识别过程的基础，并广泛用于情感计算系统。这种情绪过程是由生理信号的动态变化和与面部表情有关的视觉答案产生的。在这个过程中一个重要的因素，依赖于面部表情的形状信息，表示为动态改变面部标志。在本文中，我们提出了一个基于动态面部界标选择的框架关于使用高斯过程的面部表情分析。我们基于活动外观模型进行面部特征检测，然后对动态情绪序列使用高斯过程排序，以确定哪些标志与情绪多变量时间序列识别更相关。实验结果表明，高斯过程可以有效地适应情绪时间序列，并且具有对数似然的排序过程找到代表给定面部表情序列的最佳标志（嘴和眉毛区域）。最后，我们使用情感识别任务中排名最好的标志，获得情绪数据集的动作和自发情景的精确表演。

关键词：面部标志、动态情绪、统计模型、高斯过程、高斯过程排序

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摘要:面部特征是情感识别过程的基础，并广泛用于情感计算系统。这种情绪过程是由生理信号的动态变化和与面部表情有关的视觉答案产生的。在这个过程中一个重要的因素，依赖于面部表情的形状信息，表示为动态改变面部标志。在本文中，我们提出了一个基于动态面部界标选择的框架关于使用高斯过程的面部表情分析。我们基于活动外观模型进行面部特征检测，然后对动态情绪序列使用高斯过程排序，以确定哪些标志与情绪多变量时间序列识别更相关。实验结果表明，高斯过程可以有效地适应情绪时间序列，并且具有对数似然的排序过程找到代表给定面部表情序列的最佳标志（嘴和眉毛区域）。最后，我们使用情感识别任务中排名最好的标志，获得情绪数据集的动作和自发情景的精确表演。

1. 介绍

2.材料和方法

2.1数据库

2.2 用于面部特征提取的活动外观模型

2.2.1标记训练集

2.2.2面部标志检测

2.3高斯过程

2.3.1用可能性比率排序

2.4 步骤

3 结论

3.1外观模型估计误差

3.2相对误差的分布

3.3面部标志选择

3.3.1自发情绪

3.4使用面部标志进行情感识别

4结论和未来的工作

参考文献