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Puzzlement Detection from Facial Expression Using Active Appearance Models and Support Vector Machines

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.5 (2014.10)바로가기
  • 페이지
    pp.349-360
  • 저자
    Jinwei Wang, Xirong Ma, Jizhou Sun, Ziping Zhao, Yuanping Zhu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A235356

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원문정보

초록

영어
Affective state detection, as an emerging field of artificial intelligence, is the key to designing effective natural human-computer interaction, especially for e-learning. It will be helpful to make the computer understand learners’ perceptions and provide appropriate guidance, just like teachers in traditional face-to-face classroom learning. Puzzlement is the most frequent non-neutral affective state in learning, and it is usually a sign that learners need more information and guidance. In this paper, we explore a machine learning approach for puzzlement detection from natural facial expression. We use active appearance models (AAMs) to decouple shape and appearance parameters from the face video sequences. Support vector machines (SVMs) are utilized to classify puzzlement and non-puzzlement with several features derived from AAMs. Using a 10-fold cross validation, we achieve the highest recognition rate of 98.9%. Experimental results indicate the feasibility of automatic frame-level puzzlement detection.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Dataset
 3. Active Appearance Model
  3.1. AAM Modeling
  3.2. AAM Fitting
 4. Feature Extraction
  4.1. Pose Normalized Shape
  4.2. Length Normalized Texture
 5. SVM Classifiers
 6. Experiment
 7. Conclusion
 ACKNOWLEDGEMENTS
 References

키워드

Human-computer interaction Emotion recognition Active appearance models Support vector machines Facial expression E-learning

저자

  • Jinwei Wang [ School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin, China, College of Computer and Information Engineering, Tianjin Normal University, Tianjin, China ]
  • Xirong Ma [ College of Computer and Information Engineering, Tianjin Normal University, Tianjin, China ]
  • Jizhou Sun [ School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin, China. ]
  • Ziping Zhao [ College of Computer and Information Engineering, Tianjin Normal University, Tianjin, China ]
  • Yuanping Zhu [ College of Computer and Information Engineering, Tianjin Normal University, Tianjin, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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