Recognition of Facial Action Unit Based on Spatial-Temporal Bayesian Probabilistic Technique - Loh , Yee Koon (2016)
Pengecaman Unit Tindakan muka sering digunakan sebagai kerja-kerja asas untuk mengkaji ekspresi wajah atau aplikasi pergerakan manusia seperti pemantauan video dan pengenalan muka. Unit Tindakan (AUs) bekerja sebagai unit asas dalam Sistem Kod Tindakan Muka (FACS) untuk taksonomi pergerakan muka, yang mengaitkan setiap AU dengan pengaktifan satu atau lebih otot muka khusus. Pembinaan sistem pengecaman Unit Tindakan yang stabil tetap menjadi cabaran bagi penyelidik disebabkan aksi, pencahayaan dan gabungan rumit ekspresi wajah. Sehubungan dengan itu, kerja penyelidikan ini mencadangkan satu pendekatan kebarangkalian yang model hubungan statik dan tempoh antara AUs dari urutan imej menggunakan Dynamic Bayesian Network (DBN). DBN yang menggabungkan imej ukuran kepada model DBN direka untuk menjadi satu struktur umum untuk hubungan AU. Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk mendapatkan ukuran AU dari pangkalan data dengan mengklasifikasikan setiap AU daripada ciri imej. Ukuran AU tersebut kemudian digunakan sebagai bukti kepada DBN untuk membuat kesimpulan kewujudan pelbagai AU. Kemuncak penyelidikan ini adalah bahawa parameter AU dalam model DBN dipelajari daripada kaedah data tidak lengkap, dengan nod AU pembolehubah tersembunyi dan disimpulkan daripada ukuran imej secara langsung dan dimodelkan dengan cara kebarangkalian yang dinamik. Kerja penyelidikan ini mencadangkan bahawa setiap AU mempunyai keputusan ambang berbeza kerana sambungan yang berbeza daripada AU dalam model dengan mencari ambang yang terbaik bagi setiap AU. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa dengan membuat kesimpulan AU dari ukuran imej sebagai model terdahulu, model yang dicadangkan mencapai keputusan yang setanding dengan model yang dipelajari sepenuhnya daripada pangkalan data tertentu. Sistem ini mencapai kadar pengiktirafan purata sebanyak 94.78% dengan kadar positif benar sebanyak 70.54% dan kadar penggera palsu 2.31% menggunakan pangkalan data Cohn- Kanade (CK). Pendekatan kebarangkalian yang dicadangkan itu juga telah digunakan untuk cabaran Pengiktirafan Ekspresi Wajah dan Analisis (FERA) yang dianjurkan oleh Pemprosesan Isyarat Rangkaian Sosial (SSPNET) pada tahun 2011. Cabaran ini bertujuan untuk membolehkan perbandingan yang adil di antara sistem dengan mempunyai keperluan untuk prosedur penilaian yang seragam. Cabaran ini digunakan sebagai penanda aras sistem ekspresi wajah di seluruh dunia. Pendekatan kebarangkalian yang dicadangkan itu telah direka bentuk semula dengan mengikut arahan yang diberikan oleh cabaran dan model baru dibina dan dilatih untuk cabaran FERA. Sistem yang dicadangkan mencapai prestasi lebih baik daripada kaedah asas dalam cabaran dan ia telah menunjukkan hasil yang setanding dengan keadaan-keadaan lain dan peserta dalam cabaran tersebut. Metrik prestasi yang digunakan di FERA ialah ukuran F1 dan keputusan keseluruhan mencapai ukuran F1 pada 0.494 mengatasi kerja-kerja lain termasuk satu-satunya pasukan yang menggunakan pendekatan kebarangkalian dalam kerja mereka. Oleh itu, sistem yang dicadangkan telah memenuhi objektif kajian dengan pembelajaran parameter dari kaedah data tidak lengkap, umum kepada pangkalan data yang berbeza serta keadaan yang berbeza untuk bersaing dengan kerja-kerja lain di dunia.