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Saliency-based framework for facial expression recognition

Frontiers of Computer Science 2019年第1期13卷 183-198页

作者： Rizwan Ahmed KHAN Alexandre MEYER hubert konik Saida BOUAKAZ Universite de Lyon CNRSLIRISUMR5205Universite Lyon 1Lyon F-69622France Faculty of Information Technology Barrett Hodgson UniversityKarachi 74900Pakistan Laboratoire hubert Curien UMR5516Universite Jean MonnetSaint-Etienne 42000France

This article proposes a novel framework for the recognition of six universal facial *** framework is based on three sets of features extracted from a face image:entropy,brightness,and local binary ***, saliency maps are obtained using the state-of-the-art saliency detection algorithm "frequency-tuned salient region detection".The idea is to use saliency maps to determine appropriate weights or values for the extracted features (i.e.,brightness and entropy).We have performed a visual experiment to validate the performance of the saliency detection algorithm against the human visual *** movements of 15 subjects were recorded using an eye-tracker in free-viewing conditions while they watched a collection of 54 videos selected from the Cohn-Kanade facial expression *** results of the visual experiment demonstrated that the obtained saliency maps are consistent with the data on human ***,the performance of the proposed framework is demonstrated via satisfactory classification results achieved with the Cohn-Kanade database,FG-NET FEED database, and Dartmouth database of children's faces.

关键词： facial expression recognition classification salient regions entropy brightness local binary pattern

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