Barycentric Representation and Metric ...
Type de document :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Barycentric Representation and Metric Learning for Facial Expression Recognition
Auteur(s) :
Kacem, Anis [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Daoudi, Mohamed [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Alvarez-Paiva, Juan-Carlos [Auteur]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Daoudi, Mohamed [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Alvarez-Paiva, Juan-Carlos [Auteur]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
Titre de la manifestation scientifique :
The 13th IEEE International Conference on AUTOMATIC FACE AND GESTURE RECOGNITION (FG 2018)
Ville :
Xi'an
Pays :
Chine
Date de début de la manifestation scientifique :
2018-05-15
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Résumé en anglais : [en]
— In this paper, we tackle the problem of dynamic facial expression recognition. An affine-invariant facial shape representation based on barycentric coordinates is proposed and related to the Grassmannian representation. ...
Lire la suite >— In this paper, we tackle the problem of dynamic facial expression recognition. An affine-invariant facial shape representation based on barycentric coordinates is proposed and related to the Grassmannian representation. Unlike the latter, the barycentric representation allows us to work directly on Euclidean space and apply a metric learning algorithm to find a suitable metric that is discriminative enough to compare facial shapes under different expressions. Finally, we exploit the learned metric in a machinery combining a Dynamic Time Warping (DTW) phase and a pairwise proximity function SVM classifier for a rate-invariant classification of the facial sequences. Experiments on the AFEW dataset show the effectiveness of our approach while exploiting only geometric features.Lire moins >
Lire la suite >— In this paper, we tackle the problem of dynamic facial expression recognition. An affine-invariant facial shape representation based on barycentric coordinates is proposed and related to the Grassmannian representation. Unlike the latter, the barycentric representation allows us to work directly on Euclidean space and apply a metric learning algorithm to find a suitable metric that is discriminative enough to compare facial shapes under different expressions. Finally, we exploit the learned metric in a machinery combining a Dynamic Time Warping (DTW) phase and a pairwise proximity function SVM classifier for a rate-invariant classification of the facial sequences. Experiments on the AFEW dataset show the effectiveness of our approach while exploiting only geometric features.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
- https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01703875/document
- Accès libre
- Accéder au document
- https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01703875/document
- Accès libre
- Accéder au document
- https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01703875/document
- Accès libre
- Accéder au document
- document
- Accès libre
- Accéder au document
- fg2018-19.pdf
- Accès libre
- Accéder au document