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Identity statement area
Reference TypeConference Proceedings
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Identifier8JMKD3MGPAW/3S3MGTS
Repositorysid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.19.10.43
Last Update2018:10.19.10.43.12 julio.batista@ufpr.br
Metadatasid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.19.10.43.12
Metadata Last Update2020:02.20.22.06.50 administrator
Citation KeyBatistaBellSilv:2018:ReM´Re
TitleRegress˜ao m´ultipla com redes neurais convolucionais para estimativa conjunta da intensidade de Action Units
FormatOn-line
Year2018
DateOct. 29 - Nov. 1, 2018
Access Date2020, Dec. 02
Number of Files1
Size583 KiB
Context area
Author1 Batista, Júlio César
2 Bellon, Olga R. P.
3 Silva, Luciano
Affiliation1 Universidade Federal do Paraná (UFPR)
2 Universidade Federal do Paraná (UFPR)
3 Universidade Federal do Paraná (UFPR)
EditorRoss, Arun
Gastal, Eduardo S. L.
Jorge, Joaquim A.
Queiroz, Ricardo L. de
Minetto, Rodrigo
Sarkar, Sudeep
Papa, João Paulo
Oliveira, Manuel M.
Arbeláez, Pablo
Mery, Domingo
Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Spina, Thiago Vallin
Mendes, Caroline Mazetto
Costa, Henrique Sérgio Gutierrez
Mejail, Marta Estela
Geus, Klaus de
Scheer, Sergio
e-Mail Addressjulio.batista@ufpr.br
Conference NameConference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)
Conference LocationFoz do Iguaçu, PR, Brazil
Book TitleProceedings
PublisherSociedade Brasileira de Computação
Publisher CityPorto Alegre
History2018-10-19 10:43:12 :: julio.batista@ufpr.br -> administrator ::
2020-02-20 22:06:50 :: administrator -> :: 2018
Content and structure area
Is the master or a copy?is the master
Document Stagecompleted
Document Stagenot transferred
Transferable1
Tertiary TypeMaster's or Doctoral Work
Keywordsanálise de expressões faciais, visão computacional, redes neurais convolucionais.
AbstractEste trabalho ootnote{Este artigo é baseado em uma Dissertação de Mestrado} apresenta uma rede neural convolucional (CNN - Convolutional Neural Network) para efetuar a estimativa conjunta da intensidade de emph{Action Units} (AUs) em imagens de faces. A estimativa da intensidade de AUs é essencial durante a análise de expressões faciais. Os métodos existentes não levam em consideração a possibilidade de estimativa conjunta para vários AUs em uma face e precisam de um modelo para cada AU; métodos que fazem uso dessa informação precisam reestruturar o problema como aprendizado estruturado com grafos, aumentando a complexidade. Portanto, este trabalho propõe um modelo de regressão múltipla para realizar essa estimativa conjunta e permitir a otimização de um modelo emph{end-to-end}. O modelo proposto foi avaliado na base BP4D (Binghamton-Pittsburgh 3D Dynamic Spontaneous Facial Expression Database), utilizada no emph{Facial Expression Recognition and Analysis Challenge} (FERA) 2015, que possui anotações da intensidade para cinco AUs em imagens com ambiente controlado. Os resultados obtidos, na média das cinco AUs, superam os emph{baselines} propostos e são similares ao estado-da-arte, superando-o em uma das AUs.
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Content
agreement.html 19/10/2018 07:43 1.2 KiB 
Conditions of access and use area
Languagept
Target Filewtd-julio.pdf
User Groupjulio.batista@ufpr.br
Visibilityshown
Allied materials area
Mirror Repositorysid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
Next Higher Units8JMKD3MGPAW/3RPADUS
Host Collectionsid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
Notes area
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