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논문 정보​

• 제목: Cross-dataset learning and person-specific normalisation for automatic Action Unit detection
• 저자: Tadas Baltrušaitis, Marwa Mahmoud, Peter Robinson (Computer Laboratory, University of Cambridge, United Kingdom)
• 학회/저널: IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG) 2015
• 발행일: 2015
• DOI: 10.1109/FG.2015.7284869
• 주요 연구 내용: 실시간 AU(Facial Action Unit) 감지 및 강도 추정 시스템을 제안함. 외형(HOG) 및 기하학적(landmark) 특징을 사용. 개인별 중립 표정 차이를 보정하기 위해 간단한 중간값(median) 기반 특징 정규화 기법을 사용.
• 주요 결과 및 결론: 제안한 시스템이 FERA 2015 챌린지의 3가지 태스크(AU 발생 감지, 완전 자동 AU 강도, 사전 분할 AU 강도 추정)에서 모두 기준선(baseline) 성능을 능가함. 여러 데이터셋을 함께 훈련(cross-dataset learning)하는 것이 일반화(generic) 모델 훈련에 이점을 보임.
• 기여점: 특정 AU 감지 시 개인 맞춤형 중립 표정 정규화의 이점을 시연. 일반화 모델 훈련을 위한 다중 데이터셋 사용의 이점을 시연. 20-30fps로 실시간 실행 가능한 전체 AU 감지 파이프라인을 제시.