Análisis y comparación del descriptor Cone curvature frente al reconocimiento de expresiones faciales



Título del documento: Análisis y comparación del descriptor Cone curvature frente al reconocimiento de expresiones faciales
Revista: Ingeniería (Bogotá)
Base de datos:
Número de sistema: 000538027
ISSN: 0121-750X
Autores: 1
2
Instituciones: 1Universidad de San Buenaventura, Bogotá. Colombia
2Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. Colombia
Año:
Periodo: Jul-Dic
Volumen: 20
Número: 2
Paginación: 271-285
País: Colombia
Idioma: Español
Resumen en español Se presenta el resultado de analizar el comportamiento del descriptor de forma Cone Curvature (CC) en la tarea de reconocimiento de expresiones faciales en imágenes 3D. El descriptor CC es una representación del modelo 3D que se calcula a partir de un conjunto de ondas de modelado para cada vértice de una malla poligonal. Se empleó la base de datos de rostros 3D (BU-3DFE), la cual contiene imágenes con seis expresiones faciales.Con el uso del descriptor CC, las expresiones fueron reconocidas en un porcentaje promedio del 76.67 % con una red neuronal y del 78.88% con un clasificador bayesiano. Al realizar una combinación del descriptor CC con otros descriptores como DESIRE y Spherical Spin Image, se logró un porcentaje promedio de reconocimiento de gestos del 90.27% y del 97.2%, usando los mismos clasificadores mencionados previamente.
Resumen en inglés This article presents the results of analyzing the behavior of the Cone Curvature shape descriptor (CC) in the task of recognition of facial expressions in 3D images. The CC descriptor is a representation of the 3D model computed from a set of waves modeling for each vertex of a polygon mesh. The 3D Facial Expression Database (BU-3DFE) was used,which contains images with six facial expressions.With theuse ofthe CCdescriptor, the expressions were recognized in an average percentage of 76.67% with a neural network,and of 78.88% with a Bayesian classifier. By combining the CC descriptor with other descriptors such as DESIRE and Spherical Spin Image, it was achieved an average percentage of gesturere cognition of 90.27% and 97.2%, using the mentioned classifiers.
Palabras clave: Descriptores de forma,
Reconocimiento facial,
Visión artificial
Keyword: Artificial vision,
Facial recognized,
Shape descriptors
Texto completo: Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF)