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首页> 外文期刊>Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on >3D Face Discriminant Analysis Using Gauss-Markov Posterior Marginals
【24h】

3D Face Discriminant Analysis Using Gauss-Markov Posterior Marginals

机译：使用高斯-马尔可夫后验边缘的3D人脸判别分析

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We present a Markov Random Field model for the analysis of lattices (e.g., images or 3D meshes) in terms of the discriminative information of their vertices. The proposed method provides a measure field that estimates the probability of each vertex being “discriminative” or “nondiscriminative” for a given classification task. To illustrate the applicability and generality of our framework, we use the estimated probabilities as feature scoring to define compact signatures for three different classification tasks: 1) 3D Face Recognition, 2) 3D Facial Expression Recognition, and 3) Ethnicity-based Subject Retrieval, obtaining very competitive results. The main contribution of this work lies in the development of a novel framework for feature selection in scenaria in which the most discriminative information is smoothly distributed along a lattice.
机译：我们提出了一个Markov随机场模型，用于根据其顶点的判别信息来分析晶格（例如图像或3D网格）。所提出的方法提供了一个度量字段，该度量字段针对给定的分类任务估计每个顶点“区分”或“非区分”的概率。为了说明我们框架的适用性和一般性，我们使用估计的概率作为特征评分，为三种不同的分类任务定义紧凑的签名：1）3D人脸识别，2）3D面部表情识别和3）基于种族的主题检索，获得非常有竞争力的结果。这项工作的主要贡献在于开发了一种新的场景选择框架，其中最具判别力的信息沿网格平滑分布。

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