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Automatic Initialization for Facial Analysis in Interactive Robotics

机译：交互式机器人中人脸分析的自动初始化

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The human face plays an important role in communication as it allows to discern different interaction partners and provides nonverbal feedback. In this paper, we present a soft real-time vision system that enables an interactive robot to analyze faces of interaction partners not only to identify them, but also to recognize their respective facial expressions as a dialog-controlling non-verbal cue. In order to assure applicability in real world environments, a robust detection scheme is presented which detects faces and basic facial features such as the position of the mouth, nose, and eyes. Based on these detected features, facial parameters are extracted using active appearance models (AAMs) and conveyed to support vector machine (SVM) classifiers to identify both persons and facial expressions. This paper focuses on four different initialization methods for determining the initial shape for the AAM algorithm and their particular performance in two different classification tasks with respect to either the facial expression DaFEx database and to the real world data obtained from a robot's point of view.
机译：人脸在交流中起着重要作用，因为它可以辨别不同的互动伙伴并提供非语言反馈。在本文中，我们提出了一种软实时视觉系统，该系统使交互式机器人可以分析交互伙伴的脸部，不仅可以识别它们，还可以将它们各自的面部表情识别为对话控制的非语言提示。为了确保在现实世界环境中的适用性，提出了一种鲁棒的检测方案，该方案可以检测面部和基本的面部特征，例如嘴，鼻子和眼睛的位置。基于这些检测到的特征，使用活动外观模型（AAM）提取面部参数，并将其传送到支持向量机（SVM）分类器，以识别人和面部表情。本文针对面部表情DaFEx数据库以及从机器人的角度获得的真实世界数据，着重介绍了四种用于确定AAM算法初始形状及其在两种不同分类任务中的特殊性能的初始化方法，这些方法分别针对面部表情DaFEx数据库和现实世界数据。

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