ترجمه شماره ۲ – تشخیص حالت چهره بر اساس الگوهای باینری محلی: یک مطالعه‌ی جامع

چکیده مقاله

تحلیل اتوماتیک حالت چهره، یک مسئله‌ی جالب و چالش‌برانگیز است و روی کاربردهای مهم در بسیاری از نواحی مانند تعامل انسان کامپیوتر و انیمیشن مبتنی بر داده، تأثیر گذار است. استخراج یک نمایش مؤثر چهره از تصاویر اصلی صورت، یک گام حیاتی برای تشخیص موفق حالت چهره است. در این مقاله، ما به طور تجربی، نمایش چهره را بر اساس ویژگی‌های محلی آماری، الگوهای باینری محلی، برای تشخیص مستقل از شخص حالت چهره ارزیابی می‌کنیم. روش‌های مختلف یادگیری ماشین روی پایگاه‌داده‌های متعدد بررسی شده‌اند. آزمایشات وسیعی نشان می‌دهد که ویژگی‌های LBP برای تشخیص حالت چهره، مؤثر و کاراست. ما LBP تقویت شده را نیز فرمول سازی می‌کنیم تا متمایزترین ویژگی‌های LBP را استخراج کنیم و بهترین کارایی تشخیص با استفاده از طبقه‌بندهای ماشین بردار پشتیبان با ویژگی‌های LBP تقویت شده بدست می‌آید. به علاوه، ما ویژگی‌های LBP را برای تشخیص حالت چهره ا وضوح پایین بررسی می‌کنیم که یک مسئله‌ی حیاتی است اما به ندرت در کارهای موجود به آن پرداخته شده است. ما در آزمایشات مشاهده می‌کنیم که ویژگی‌های LBP به طور ثابت و محکم و در محدوده‌ی وضوح پایین تصاویر چهره کار می‌کنند و منجر به کارایی خوبی در دنباله‌های ویدئویی با وضوح پایین فشرده شده و گرفته شده در محیط‌های جهان واقعی می‌شوند.