Databáze výrazů obličeje - Facial expression databases
A databáze výrazů obličeje je sbírka obrázků nebo videoklipů s výrazy obličeje z řady emoce Dobře anotované (emoce označený) mediální obsah chování obličeje je nezbytný pro trénink, testování a validaci algoritmy pro rozvoj systémy rozpoznávání výrazů. Anotaci emocí lze provést v diskrétní emoce etiketách nebo v průběžném měřítku. Většina databází je obvykle založena na základní emoce teorie (podlePaul Ekman ), který předpokládá existenci šesti samostatných základních emocí (hněv, strach, znechucení, překvapení, radost, smutek). Některé databáze však obsahují značení emocí v měřítku kontinuální valence.
V databázích pózových výrazů jsou účastníci požádáni, aby zobrazovali různé základní emocionální výrazy, zatímco v databázi spontánních výrazů jsou výrazy přirozené. Spontánní výrazy se od pózujících výrazně liší, pokud jde o intenzitu, konfiguraci a trvání. Kromě toho je syntéza některých AU stěží dosažitelná, aniž by prošla přidruženým emočním stavem. Proto jsou ve většině případů představované výrazy přehnané, zatímco spontánní jsou jemné a liší se vzhledem.
Mnoho veřejně dostupných databází je zde zařazeno do kategorií.[1][2] Zde je několik podrobností o výraz tváře databáze.
Databáze | Výraz tváře | Počet předmětů | Počet obrázků / videí | Šedá / Barva | Rozlišení, snímková frekvence | Základní pravda | Typ |
---|---|---|---|---|---|---|---|
FERG-3D-DB (Facial Expression Research Group 3D Database) pro stylizované postavy [3] | vztek, znechucení, strach, radost, neutrální, smutný, překvapení | 4 | 39574 anotovaných příkladů | Barva | Emoce štítky | Čelní pozice | |
Ryersonova audiovizuální databáze emoční řeči a písně (RAVDESS) [4] | Řeč: Klidná, šťastná, smutná, naštvaná, ustráchaná, překvapená, znechucená a neutrální. Píseň: Klidná, šťastná, smutná, naštvaná, ustráchaná a neutrální. Každý výraz má dvě úrovně emoční intenzity. | 24 | 7356 video a audio souborů | Barva | 1280x720 (720p) | Štítky výrazu obličeje Hodnocení poskytlo 319 hodnotitelů | Pózoval |
Rozšířená datová sada Cohn-Kanade (CK +)[5] | neutrální, smutek, překvapení, štěstí, strach, hněv, pohrdání a znechucení | 123 | 593 obrazových sekvencí (327 sekvencí s diskrétními popisky emocí) | Většinou šedá | 640* 490 | Štítky výrazu obličeje a FACS (štítek AU pro finální snímek v každé sekvenci obrazu) | Pózoval; spontánní úsměvy |
Japonské výrazy obličeje (JAFFE)[6] | neutrální, smutek, překvapení, štěstí, strach, hněv a znechucení | 10 | 213 statických obrázků | Šedá | 256* 256 | Popisek výrazu obličeje | Pózoval |
MMI databáze[7] | 43 | 1280 videí a více než 250 obrázků | Barva | 720* 576 | Štítek AU pro rámeček obrázku s vrcholovým výrazem obličeje v každé sekvenci obrazu | Pózoval a spontánně | |
Belfastská databáze[8] | Sada 1 (znechucení, strach, zábava, frustrace, překvapení) | 114 | 570 videoklipů | Barva | 720*576 | Přírodní emoce | |
Sada 2 (znechucení, strach, zábava, frustrace, překvapení, hněv, smutek) | 82 | 650 videoklipů | Barva | ||||
Sada 3 (znechucení, strach, zábava) | 60 | 180 videoklipů | Barva | 1920*1080 | |||
Indická databáze poloaktivních výrazů obličeje (iSAFE)[9] | Šťastný, smutný, strach, překvapení, vztek, neutrální, znechucení | 44 | 395 klipů | Barva | 1920x1080 (60 fps) | Emoce štítky | Spontánní |
DISFA[10] | - | 27 | 4 845 videozáznamů | Barva | 1024 * 768; 20 fps | Intenzita AU pro každý snímek videa (12 AU) | Spontánní |
Skupina pro porozumění multimédií (MUG)[11] | neutrální, smutek, překvapení, štěstí, strach, hněv a znechucení | 86 | 1462 sekvencí | Barva | 896 * 896, 19 sn./s | Emoce štítky | Pózoval |
Indická databáze spontánních projevů (ISED)[12] | smutek, překvapení, štěstí a znechucení | 50 | 428 videí | Barva | 1920 * 1080, 50 fps | Emoce štítky | Spontánní |
Radboud Faces Database (RaFD)[13] | neutrální, smutek, pohrdání, překvapení, štěstí, strach, hněv a znechucení | 67 | Tři různé směry pohledu a pět úhlů kamery (8 * 67 * 3 * 5 = 8040 obrázků) | Barva | 681*1024 | Emoce štítky | Pózoval |
Databáze Oulu-CASIA NIR-VIS | překvapení, štěstí, smutek, hněv, strach a znechucení | 80 | tři různé podmínky osvětlení: normální, slabé a tmavé (celkem 2880 videosekvencí) | Barva | 320×240 | Pózoval | |
FERG (databáze skupiny pro výzkum výrazu obličeje) - DB[14] pro stylizované znaky | vztek, znechucení, strach, radost, neutrální, smutný, překvapení | 6 | 55767 | Barva | 768 x 768 | Emoce štítky | Čelní pozice |
AffectNet[15] | neutrální, šťastný, smutný, překvapení, strach, znechucení, hněv, pohrdání | ~ 450 000 ručně anotovaných ~ 500 000 automaticky anotovaných | Barva | Rozličný | Emoční štítky, valence, vzrušení | Divoké prostředí | |
IMPA-FACE3D[16] | neutrální frontální, radost, smutek, překvapení, hněv, znechucení, strach, otevřený, zavřený, polibek, levá strana, pravá strana, neutrální sagitální levice, neutrální sagitální pravice, šíje a čelo (někdy získané) | 38 | 534 statických obrázků | Barva | 640 x 480 | Emoce štítky | Pózoval |
Databáze obličejů FEI | neutrální, úsměv | 200 | 2 800 statických obrázků | Barva | 640 x 480 | Emoce štítky | Pózoval |
Aff-Wild[17] [18] | valence a vzrušení | 200 | ~ 1 250 000 ručně anotovaných | Barva | Různé (průměr = 640 x 360) | Valence, vzrušení | Nastavení ve volné přírodě |
Aff-Wild2[19] [20] | neutrální, štěstí, smutek, překvapení, strach, znechucení, hněv + valenční vzrušení + akční jednotky 1,2,4,6,12,15,20,25 | 458 | ~ 2 800 000 ručně anotovaných | Barva | Různé (průměr = 1030x630) | Valence, Arousal, 7 základních výrazů, akční jednotky pro každý snímek videa | Nastavení ve volné přírodě |
Databáze afektivních tváří v reálném světě (RAF-DB)[21][22] | 6 tříd základní emoce (Překvapen, strach, znechucení, šťastný, smutný, naštvaný) plus neutrální a 12 tříd složené emoce (Strašně překvapený, Strašně znechucený, Smutně naštvaný, Smutně strašný, Naštvaně znechucený, Vztekle překvapený, Smutně znechucený, Znechuceně překvapen, Štěstí Překvapen, Smutně překvapen, Strašně vzteklý, Štěstí znechucen) | 29672 anotovaných příkladů | Barva | Různé pro původní datovou sadu a 100 x 100 pro zarovnanou datovou sadu | Emoce štítky | Pózoval a spontánně |
Reference
- ^ "sbírka emočních databází". Archivovány od originál dne 2018-03-25.
- ^ „databáze výrazů obličeje“.
- ^ Aneja, Deepali a kol. „Naučit se generovat 3D stylizované výrazy znaků od lidí.“ 2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). IEEE, 2018.
- ^ Livingstone & Russo (2018). Ryersonova audiovizuální databáze emoční řeči a písně (RAVDESS): Dynamická, multimodální sada výrazů obličeje a hlasu v severoamerické angličtině. doi:10.1371 / journal.pone.0196391
- ^ P. Lucey, J. F. Cohn, T. Kanade, J. Saragih, Z. Ambadar a I. Matthews, „Rozšířená datová sada Cohn-Kanade (CK +): Kompletní datová sada výrazu obličeje pro akční jednotku a výraz specifikovaný emocemi,“ v 3. workshop IEEE o CVPR pro analýzu lidského komunikativního chování, 2010
- ^ Lyons, Michael; Kamachi, Miyuki; Gyoba, Jiro (1998). Databáze japonských výrazů obličeje (JAFFE). doi:10,5281 / zenodo.3451524.
- ^ M. Valstar a M. Pantic, „Vyvolání znechucení, štěstí a překvapení: doplněk databáze výrazů obličeje MMI,“ v Proc. Int. Konf. Jazykové zdroje a hodnocení, 2010
- ^ I. Sneddon, M. McRorie, G. McKeown a J. Hanratty, „Belfastská databáze přirozených emocí“, IEEE Trans. Afektivní výpočetní technika, sv. 3, č. 1, s. 32-41, 2012
- ^ Singh, Shivendra; Benedikt, Shajulin (2020). Thampi, Sabu M .; Hegde, Rajesh M .; Krishnan, Sri; Mukhopadhyay, Jayanta; Chaudhary, Vipin; Marques, Oge; Piramuthu, Selwyn; Corchado, Juan M. (eds.). „Datová sada indického poloaktivního výrazu obličeje (iSAFE) pro rozpoznávání lidských emocí“. Pokroky v systémech zpracování signálu a inteligentního rozpoznávání. Komunikace v počítačové a informační vědě. Singapur: Springer: 150–162. doi:10.1007/978-981-15-4828-4_13. ISBN 978-981-15-4828-4.
- ^ S. M. Mavadati, M. H. Mahoor, K. Bartlett, P. Trinh a J. Cohn., „DISFA: Databáze intenzity spontánní akce obličeje“ IEEE Trans. Afektivní výpočetní technika, sv. 4, č. 2, s. 151–160, 2013
- ^ N. Aifanti, C. Papachristou a A. Delopoulos, The MUG Facial Expression Database, v Proc. 11. Int. Workshop o analýze obrazu pro multimediální interaktivní služby (WIAMIS), Desenzano, Itálie, 12. – 14. Dubna 2010.
- ^ S L Happy, P. Patnaik, A. Routray a R. Guha, „Indická databáze spontánních výrazů pro rozpoznávání emocí“, v IEEE Transaction on Affective Computing, 2016, doi:10.1109 / TAFFC.2015.2498174.
- ^ Langner, O., Dotsch, R., Bijlstra, G., Wigboldus, D.H.J., Hawk, S. T. a van Knippenberg, A. (2010). Prezentace a ověření databáze Radboud Faces. Cognition & Emotion, 24 (8), 1377—1388. doi:10.1080/02699930903485076
- ^ „Databáze výzkumné skupiny pro výraz obličeje (FERG-DB)“. grail.cs. washington.edu. Citováno 2016-12-06.
- ^ Mollahosseini, A .; Hasani, B .; Mahoor, M. H. (2017). „AffectNet: Databáze pro výraz obličeje, valenci a vzrušení ve volné přírodě“. Transakce IEEE na efektivní výpočetní technice. PP (99): 18–31. arXiv:1708.03985. doi:10.1109 / TAFFC.2017.2740923. ISSN 1949-3045.
- ^ „Technické zprávy IMPA-FACE3D“. visgraf.impa.br. Citováno 2018-03-08.
- ^ Zafeiriou, S .; Kollias, D .; Nicolaou, M. A.; Papaioannou, A .; Zhao, G .; Kotsia, I. (2017). „Aff-Wild: Valence and Arousal in-the-wild Challenge“ (PDF). Workshopy o počítačovém vidění a rozpoznávání vzorů (CVPRW), 2017.
- ^ Kollias, D .; Tzirakis, P .; Nicolaou, M. A.; Papaioannou, A .; Zhao, G .; Schuller, B .; Kotsia, I .; Zafeiriou, S. (2019). „Deep Affect Predikce ve volné přírodě: Aff-Wild Database and Challenge, Deep Architectures, and Beyond“. International Journal of Computer Vision (IJCV), 2019.
- ^ Kollias, D .; Zafeiriou, S. (2019). „Výraz, afekt, rozpoznávání akčních jednotek: Aff-wild2, multi-task learning a arcface“ (PDF). British Machine Vision Conference (BMVC), 2019.
- ^ Kollias, D .; Schulc, A .; Hajiyev, E .; Zafeiriou, S. (2020). „Analýza afektivního chování v první soutěži abaw 2020“. Mezinárodní konference IEEE o automatickém rozpoznávání tváře a gest (FG), 2020.
- ^ Li., S. „RAF-DB“. Skutečná databáze afektivních tváří.
- ^ Li, S .; Deng, W .; Du, J. (2017). „Spolehlivé crowdsourcing a hluboké učení zachovávající lokalitu pro rozpoznávání výrazů ve volné přírodě“. Konference IEEE 2017 o počítačovém vidění a rozpoznávání vzorů (CVPR): 2584–2593. doi:10.1109 / CVPR.2017.277.