Experiences in Recognizing Free-Shaped Objects from Partial Views by Using Weighted Cone Curvatures

Cerrada, Carlos; Salamanca, Santiago; Adán, Antonio; Cerrada, J.A.; Adán, Miguel

doi:10.5772/14930

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“…El descriptor Cone Curvature (CC) ha mostrado ser eficiente en el reconocimiento de objetos [17], por este motivo se realizó el estudio con este descriptor para verificar su desempeño frente al reconocimiento de expresiones faciales en modelos 3D. Los resultados de este estudio sonútiles para comparar la capacidad de reconocimiento de expresiones faciales utilizando este descriptor versus los resultados obtenidos con otros descriptores de forma, lo que permitirá seleccionar el método adecuado para reconocer expresiones faciales para posibles aplicaciones como interfaces avanzadas hombre-máquina.…”

Section: Introductionunclassified

Análisis y Comparación del Descriptor Cone Curvature frente al Reconocimiento de Expresiones Faciales

Acevedo

Prieto

2015

Ing.

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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 6 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 logr´o un porcentaje promedio de reconocimiento de gestos del 90.27% y del 97.2 %, usando los mismos clasificadores mencionados previamente.

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Análisis y Comparación del Descriptor Cone Curvature frente al Reconocimiento de Expresiones Faciales

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