Deep Covariance Descriptors for Facial ...
Type de document :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Deep Covariance Descriptors for Facial Expression Recognition
Auteur(s) :
Otberdout, Naima [Auteur]
Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] [GSCM-LRIT]
Kacem, Anis [Auteur]
Université de Lille
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Daoudi, Mohamed [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Lille Douai]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Ballihi, Lahoucine [Auteur]
Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] [GSCM-LRIT]
Berretti, Stefano [Auteur]
Università degli Studi di Firenze = University of Florence = Université de Florence [UniFI]
Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] [GSCM-LRIT]
Kacem, Anis [Auteur]
Université de Lille
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Daoudi, Mohamed [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Lille Douai]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Ballihi, Lahoucine [Auteur]
Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] [GSCM-LRIT]
Berretti, Stefano [Auteur]
Università degli Studi di Firenze = University of Florence = Université de Florence [UniFI]
Titre de la manifestation scientifique :
British Machine Vision Conference
Ville :
NewCastle
Pays :
Royaume-Uni
Date de début de la manifestation scientifique :
2018-09-03
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Résumé en anglais : [en]
In this paper, covariance matrices are exploited to encode the deep convolutional neural networks (DCNN) features for facial expression recognition. The space geometry of the covariance matrices is that of Symmetric Positive ...
Lire la suite >In this paper, covariance matrices are exploited to encode the deep convolutional neural networks (DCNN) features for facial expression recognition. The space geometry of the covariance matrices is that of Symmetric Positive Definite (SPD) matrices. By performing the classification of the facial expressions using Gaussian kernel on SPD manifold, we show that the covariance descriptors computed on DCNN features are more efficient than the standard classification with fully connected layers and softmax. By implementing our approach using the VGG-face and ExpNet architectures with extensive experiments on the Oulu-CASIA and SFEW datasets, we show that the proposed approach achieves performance at the state of the art for facial expression recognition.Lire moins >
Lire la suite >In this paper, covariance matrices are exploited to encode the deep convolutional neural networks (DCNN) features for facial expression recognition. The space geometry of the covariance matrices is that of Symmetric Positive Definite (SPD) matrices. By performing the classification of the facial expressions using Gaussian kernel on SPD manifold, we show that the covariance descriptors computed on DCNN features are more efficient than the standard classification with fully connected layers and softmax. By implementing our approach using the VGG-face and ExpNet architectures with extensive experiments on the Oulu-CASIA and SFEW datasets, we show that the proposed approach achieves performance at the state of the art for facial expression recognition.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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