فایل ورد کامل تخمین شدت های عملکرد چهره در داده دو بعدی و سه بعدی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تخمین شدت های عملکرد چهره در داده دو بعدی و سه بعدی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۷ صفحه

۶- نتیجه گیری و کار آینده
ما در این مقاله تخمین شدت مستقل از فرد ۲۵ واحد عملکرد از تصاویر بی حرکت را به طور مقایسه ای در کیفیت های دو بعدی و سه بعدی بررسی کرده ایم . برآورد کننده شدت ما در وضعیت داده محور فعالیت می کند از اینرو به کمک راهنما ها نیاز ندارد. تنها یک مطالعه دیگر مستقل از فرد در مطالب تخمین شدت های واحد عملکرد از حاشیه های SVM و شکل های گابور استفاده می کنند و به هشت واحد عملکرد رسیدگی می کنند . برآورد کننده شذت پیشنهادی ما بر اساس رگرسیون حالت های ظاهر ثابت می کند که حاشیه های SVM در دو کیفیت دو بعدی و سه بعدی برتر می باشد . ما اولین نفری هستیم که از رگرسیون برای تخمین شدت استفاده می کنیم ، خواه برای تخمین مستقل از فرد باشد یا برای تخمین وابسته به فرد .

عنوان انگلیسی:ESTIMATION OF FACIAL ACTION INTENSITIES ON 2D AND 3D DATA~~en~~

۶ CONCLUSION AND FUTURE WORK

In this paper we investigated person-independent intensity estimation of 25 AUs from still images comparatively on 2D and 3D modalities. Our intensity estimator operate in a datadriven manner, thus do not require the aid of landmarks. The only other person-independent study in the literature on estimation of AU intensities apply SVM margins and Gabor features and address eight AUs [1]. Our proposed intensity estimator based on regression of appearance features proves to be superior to that based on SVM margins, both for 2D and 3D data modalities. To the best of our knowledge we are the first one to employ regression for intensity estimation, whether for subject-independent or for subject-dependent estimation.

$$en!!