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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Image Processing >Spontaneous and Non-Spontaneous 3D Facial Expression Recognition Using a Statistical Model with Global and Local Constraints
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Spontaneous and Non-Spontaneous 3D Facial Expression Recognition Using a Statistical Model with Global and Local Constraints

机译：使用具有全局和局部约束的统计模型进行自发性和非自发性3D面部表情识别

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In this paper, we propose a novel method for 3D facial expression recognition based on a statistical shape model with global and local constraints. We show that the combination of the global shape of the face, along with local shape index-based information can be used to recognize a range of expressions. These expressions include happiness, sadness, surprise, embarrassment, fear, nervousness, anger, disgust, and pain. We give insights into which features are important for facial expression recognition through statistical analysis. We also show that our proposed method outperforms the current state-of-the-art methods on spontaneous and non-spontaneous facial data.
机译：在本文中，我们提出了一种基于具有全局和局部约束的统计形状模型的3D面部表情识别的新方法。我们表明，脸部整体形状与基于局部形状索引的信息的组合可用于识别一系列表情。这些表达包括幸福，悲伤，惊奇，尴尬，恐惧，紧张，愤怒，厌恶和痛苦。通过统计分析，我们深入了解哪些功能对于面部表情识别很重要。我们还表明，我们提出的方法在自发性和非自发性面部数据方面均优于当前的最新方法。

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