立体数字图像对应对面部表情的应用 感知面部表情
Xuanshi Cheng1, Shibin Wang1, Huixin Wei2
1School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin 300350, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|April 27, 2024
概括
立体数字图像相关 (3D-DIC) 量化了面部表情的动态. 这种方法准确地分析了面部运动和变形,提供了对人类情绪的洞察.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 面部表情传达情绪,但分析它们的动态,全场变形是具有挑战性的.
- 现有的方法缺乏细节来捕捉表情形成期间的微妙面部运动.
研究的目的:
- 为动态面部表情分析引入和验证立体数字图像相关性 (3D-DIC).
- 通过3D-DIC.使用面部表情的变形场进行定量分析.
主要方法:
- 利用立体数字图像相关 (3D-DIC),一种光学测量技术.
- 在形成六种基本面部表情时分析了位移和应变场.
- 与面部行动编码系统 (FACS) 行动单元 (AU) 相关联的3D-DIC发现.
主要成果:
- 来自3D-DIC的移位场与FACS行动单元显示出很强的一致性.
- 压力场被证明是有利于表达式的特征,因为它们的本地化性质.
- 确定了六个基本表达式的关键变形区域并分析了六个基本表达式的时间演变.
结论:
- 3D-DIC为定量面部表情分析提供了卓越的性能.
- 应变场分析有效地捕捉了微妙的面部动态.
- 拟议的战略有可能对人类表达的客观,定量表征.


