كشف وحدات العمل باستخدام أوصاف المظهر المتناثر في مقاطع الفيديو الزمنية المكانية

تقدم أوصاف المظهر التي تم تطويرها مؤخرًا فرصة لتحقيق التعرف الفعال والموثوق على تعبيرات الوجه. في هذه الورقة، نحقق في مزايا عائلة أوصاف النمط الثنائي المحلي لكشف وحدات العمل (AU) وفقًا لنظام FACS. نقارن بين الأنماط الثنائية المحلية (LBP) والكمية المرحلية المحلية (LPQ) لتحليل وحدات العمل الثابتة. لتشفير ديناميكيات تعبير الوجه، نقوم بتمديد التمثيل المكاني النقي LPQ إلى وصف نسيج ديناميكي نسميه الكمية المرحلية المحلية من ثلاث طائرات متعامدة (LPQ-TOP)، ونقارن هذا مع الأنماط الثنائية المحلية من ثلاث طائرات متعامدة (LBP-TOP). يتم تقييم كفاءة هذه الأوصاف من خلال نظام كشف وحدات العمل التلقائي بالكامل واختبارها على بيانات تعبيرات وجه مصطنعة وعفوية تم جمعها من قواعد بيانات MMI وSEMAINE. تظهر النتائج أن الأنظمة التي تعتمد على LPQ تحقق معدل دقة أعلى من تلك التي تستخدم LBP، وأن الأنظمة التي تستخدم أوصاف المظهر الديناميكية تتفوق على تلك التي تستخدم أوصاف المظهر الثابتة. بشكل عام، تفوقت طريقتنا المقترحة LPQ-TOP على جميع الطرق الأخرى التي تم اختبارها.