Robuster und Hybrider Ansatz zur Schätzung von Gesichtsbewegungen
- 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.
| Document Type: | Part of a Book |
|---|---|
| Language: | German |
| Author: | Teena Hassan |
| Parent Title (German): | Hölldobler, Gesellschaft für Informatik e.V. (Hg.): Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019 |
| Number of pages: | 10 |
| First Page: | 109 |
| Last Page: | 118 |
| URL: | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/37896 |
| Publisher: | Köllen |
| Place of publication: | Bonn |
| Publication year: | 2021 |
| Dewey Decimal Classification (DDC): | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 006 Spezielle Computerverfahren |
| Entry in this database: | 2023/04/13 |
