Face Recognition and Tracking Methods Based on the Python
Publish place: The Second National Conference on New Approaches in Computer and Electrical Engineering
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 477
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
BPJ02_190
تاریخ نمایه سازی: 11 آبان 1395
Abstract:
Facial expression recognition is necessary for designing any realistic human-machine interfaces. Previous published facial expression recognition systems achieved goodrecognition rates, but most of them performed well only when the user look at the camera. In this study, we propose a new method for robust, view-independent recognition of facial expressions that does not make this assumption. The system can use 3-D model-based tracker to extract every frame of a monocular video sequence simultaneously. There are two main contributions of this paper. First, we demonstrate that the information extracted through tracking enables robust facial expression recognition in spite of large rotational head movements. Second, we show that Support Vector Machine is a suitable engine for robust classification. Recognition rates ashigh as 91 percent are achieved in classifying distinct dynamic facial motions (neutral, opening/closing mouth, smile, raising eyebrow).
Keywords:
Authors
Hamed Aghapanah
Tarbiat Modares University
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :