Facial expressions recognition play

Facial expressions recognition plays an important role in human communication since has more influence than simpler audio information. Psychology studies (T. Dalgleish, 1999) describe that there are six basic emotions universally recognized: joy, sadness, sur- prise, fear, anger and disgust. Notice that, these ex- pressions are also compatible with MPEG-4 norm.
Clearly, in order to extract facial information from one image we need to solve first the problem of find- ing the face on it. Traditionally, there are two different ways to approach this problem. Anthropometric fea- ture extraction (Batista, 2007) based on detection of facial characteristics such as eyes, eyebrows, mouth and nose, or using appearance based methods. The last one, is preferable since it is able to extract rel- evant face information without background interfer- ence and describes facial characteristics in a reduced model. Our work on facial expressions recognition belongs to the appearance based approaches.
Appearence-based face recognition involves im- age preprocessing and the use of statiscal redundancy reduction for compact coding. To synthesize a com- plete image face, both shape and textute are modelled

Kết quả (Việt) 1:

Biểu hiện khuôn mặt công nhận đóng một vai trò quan trọng trong giao tiếp của con người kể từ khi có nhiều ảnh hưởng hơn thông tin âm thanh đơn giản. Nghiên cứu tâm lý học (T. Dalgleish, 1999) Mô tả mà có là sáu cảm xúc cơ bản phổ được công nhận nhất: niềm vui, nỗi buồn, sur-prise, sợ hãi, giận dữ và ghê tởm. Chú ý rằng, các cựu-Ngài cũng tương thích với chuẩn MPEG-4.Rõ ràng, để lấy thông tin trên khuôn mặt từ một hình ảnh chúng tôi cần phải giải quyết đầu tiên vấn đề tìm thấy-ing mặt trên nó. Theo truyền thống, không có hai cách khác nhau để tiếp cận vấn đề này. Khai thác anthropometric fea-ture (Batista, 2007) dựa trên các phát hiện của các đặc điểm trên khuôn mặt như mắt, lông mày, miệng và mũi, hoặc sử dụng xuất hiện dựa trên phương pháp. Cuối cùng, là thích hợp hơn vì nó có thể trích xuất thông tin mặt rel-evant mà không có nền interfer-ence và mô tả các đặc điểm trên khuôn mặt trong một mô hình giảm. Chúng tôi làm việc trên công nhận biểu hiện khuôn mặt thuộc về để xuất hiện dựa trên phương pháp tiếp cận.Nhận dạng dựa trên xuất hiện khuôn mặt liên quan đến việc im-tuổi tiền xử lý và sử dụng statiscal giảm sự thừa để mã hóa nhỏ gọn. Để tổng hợp một com-plete hình ảnh khuôn mặt, hình dạng và textute được mô hình

Kết quả (Việt) 2:

Facial biểu thức công nhận đóng một vai trò quan trọng trong giao tiếp của con người kể từ khi có ảnh hưởng nhiều hơn so với thông tin âm thanh đơn giản. Nghiên cứu tâm lý học (T. Dalgleish, 1999) mô tả rằng có sáu cảm xúc cơ bản thừa nhận rộng rãi: niềm vui, nỗi buồn, giải quanh, sợ hãi, tức giận và ghê tởm. Chú ý rằng, những pressions Ex cũng tương thích với MPEG-4 chuẩn mực.
Rõ ràng, để trích xuất thông tin trên khuôn mặt từ một hình ảnh chúng ta cần phải giải quyết vấn đề đầu tiên của find- ing mặt trên đó. Theo truyền thống, có hai cách khác nhau để tiếp cận vấn đề này. Nhân trắc khai thác ture fea- (Batista, 2007) dựa trên sự phát hiện của các đặc điểm trên khuôn mặt như mắt, lông mày, miệng và mũi, hoặc bằng cách sử dụng phương pháp xuất hiện dựa. Người cuối cùng, là thích hợp hơn vì nó có thể trích xuất thông tin rel- mặt evant mà không có nền khoa thiệp và mô tả đặc điểm trên khuôn mặt trong một mô hình giảm. Công việc của chúng tôi trên các biểu thức nhận dạng khuôn mặt thuộc về các phương pháp tiếp cận dựa trên xuất hiện.
Nhận dạng khuôn mặt Appearance dựa trên liên quan đến trọng preprocessing tuổi và việc sử dụng dự phòng giảm statiscal cho mã hóa nhỏ gọn. Để tổng hợp một com- mặt hình ảnh plete, cả hình dạng và textute được mô hình hóa