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Robuster und Hybrider Ansatz zur Schätzung von Gesichtsbewegungen

Autor(en):
Hassan, Teena [DBLP]
Zusammenfassung
Dieses Dokument präsentiert eine Zusammenfassung der Dissertation der Autorin. In dieser Dissertation [Ha20] wurde ein neuartiger und hybrider Ansatz für die Scha ̈tzung der Intensität von Gesichtsmuskelbewegungen (Action Unit (AU)) vorgeschlagen und validiert. Dieser Ansatz basiert auf einer Gauß’schen Zustandsschätzung und kombiniert ein verformbares, AU-basiertes Gesichtsformmodell, ein viskoelastisches Modell der Gesichtsmuskelbewegung, mehrere erscheinungsbasierten AU-Klassifikatoren und eine Methode zur Erkennung von Gesichtspunkten. Es wurden mehrere Erweiterungen vorgeschlagen und in das Zustandsschätzungs-Framework integriert, um mit den personenspezifischen Eigenschaften sowie technischen und praktischen Herausforderungen umzugehen.Die mit der vorgeschlagenen Methode erzeugten AU-Intensitätsschätzungen wurden für die automatische Erkennung von Schmerzen und für die Analyse von Fahrerablenkung eingesetzt.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Hassan, T., (2021). Robuster und Hybrider Ansatz zur Schätzung von Gesichtsbewegungen. In: Hölldobler, S. (Hrsg.), Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 109-118).
@inproceedings{mci/Hassan2021,
author = {Hassan, Teena},
title = {Robuster und Hybrider Ansatz zur Schätzung von Gesichtsbewegungen},
booktitle = {Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020},
year = {2021},
editor = {Hölldobler, Steffen} ,
pages = { 109-118 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
DateienGroesseFormatAnzeige
Hassan-Teena.pdf363.5Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-775-3
Datum: 2021
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper
Sammlungen
  • D21 (2020) - Ausgezeichnete Informatikdissertationen [37]

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