Τα ανθρώπινα συναισθήματα εκφράζονται συχνά από εκφράσεις προσώπου και
δημιουργούνται με κινήσεις των μυών του προσώπου. Τα τελευταία χρόνια, η
ανάλυση των εκφράσεων του προσώπου έχει αναδειχθεί ως μια ενεργή περιοχή
έρευνας. Αυτό οφείλεται στις διάφορες εφαρμογές της, όπως η αλληλεπίδραση
ανθρώπου-υπολογιστή, η κατανόηση της ανθρώπινης συμπεριφοράς, η βιομετρία, η
αναγνώριση συναισθημάτων, τα γραφικά με υπολογιστή και η ψυχολογία. Αυτή η
διατριβή εισάγει ένα νέο σύστημα για την δυναμική 3D ανάκτηση εκφράσεων
προσώπου. Το σύστημα χρησιμοποιεί νέα χαρακτηριστικά που εκμεταλλεύονται τις
πληροφορίες που παρέχονται από την αυτόματη ανίχνευση σημείων οροσήμων του
προσώπου κατά μήκος μιας τριδιάστατης πλεγματοσειράς. Παρουσιάζεται μια
λεπτομερής αξιολόγηση του νέου συστήματος ανάκτησης. Πειράματα έχουν διεξαχθεί
στις διαθέσιμες στο κοινό βάσεις δεδομένων BU-4DFE και BP4D-Spontaneous. Τα
πειραματικά αποτελέσματα του προτεινόμενου συστήματος υπερκέρασαν τις
μεθοδολογίες της τρέχουσας τεχνολογικής στάθμης στα πλαίσια της ανάκτησης.
Επιπλέον, τα αποτελέσματα ανάκτησης αξιοποιούνται προκειμένου να επιτευχθεί
δυναμική 3Δ αναγνώριση έκφρασης προσώπου χωρίς επίβλεψη. Η ανωτέρω διαδικασία
επιτυγχάνει μεγαλύτερη ακρίβεια αναγνώρισης σε σχέση με τις εποπτευόμενες
τεχνικές της βιβλιογραφίας. Τέλος, παρουσιάζουμε μια μεθοδολογία για την
ανίχνευση στοιχειωδών κινήσεων του προσώπου. Τα λαμβανόμενα αποτελέσματα είναι,
ως επί το πλείστον, καλύτερα από αυτά της βιβλιογραφίας ενώ, ταυτόχρονα,
ανιχνεύονται περισσότερες κινήσεις.
(EL)
Human emotions are often expressed by facial expressions and are generated by
facial muscle movements. In recent years, analysis of facial expressions has
emerged as an active research area due to its various applications such as
human-computer interaction, human behavior understanding, biometrics, emotion
recognition, computer graphics, driver fatigue detection, and psychology. This
dissertation introduces a new scheme for dynamic 3D facial expression
retrieval. The new scheme employs novel descriptors which exploit facial mesh
sequence information of automatically detected facial landmarks. A detailed
evaluation of the new retrieval scheme is presented. Experiments have been
conducted using the publicly available BU4DFE and BP4DSpontaneous datasets.
The obtained results outperform the retrieval results of the state-of-the-art
methodologies. Furthermore, the retrieval results are exploited in order to
achieve unsupervised dynamic 3D facial expression recognition. The
aforementioned unsupervised procedure achieves better recognition accuracy
compared to supervised dynamic 3D facial expression recognition
state-of-the-art techniques. Finally, we present a methodology for detecting
primitive facial movements. The obtained results are mostly better than the
state-of-the-art and more movements are detected.
(EN)
Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών
