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  1. Pubblicazioni

Emotion pattern detection on facial videos using functional statistics = Riconoscimento di pattern emozionali in video di volti attraverso la statistica funzionale

Contributo in Atti di convegno
Data di Pubblicazione:
2021
Citazione:
Emotion pattern detection on facial videos using functional statistics = Riconoscimento di pattern emozionali in video di volti attraverso la statistica funzionale / R. Ji, A. Micheletti, N. Krklec Jerinkic, Z. Desnica - In: Book of short papers - SIS 2021 / [a cura di] C. Perna, N. Salvati, F. Schirripa Spagnolo. - [s.l] : Pearson, 2021. - ISBN 9788891927361. - pp. 789-794 (( Intervento presentato al 50. convegno SIS tenutosi a Pisa nel 2021.
Abstract:
There is an increasing scientific interest in automatically analysing and understanding human behavior, with particular reference to the evolution of facial expressions and the recognition of the corresponding emotions. In this paper we propose a technique based on Functional ANOVA to extract significant patterns of face muscles movements, in order to identify the emotions expressed by actors in recorded videos. We determine if there are time-related differences on expressions among emotional groups by using a functional F-test. Such results are the first step towards the construction of a reliable automatic emotion recognition system
Tipologia IRIS:
03 - Contributo in volume
Keywords:
functional ANOVA; emotion; expression evolution; action units
Elenco autori:
R. Ji, A. Micheletti, N. Krklec Jerinkic, Z. Desnica
Autori di Ateneo:
JI RONGJIAO ( autore )
MICHELETTI ALESSANDRA ( autore )
Link alla scheda completa:
https://air.unimi.it/handle/2434/851706
Link al Full Text:
https://air.unimi.it/retrieve/handle/2434/851706/1825365/pearson-sis-book-2021-parte-1.pdf
Titolo del libro:
Book of short papers - SIS 2021
Progetto:
Big Data Challenges for Mathematics (BIGMATH)
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