Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Sliding window based micro-expression spotting : a benchmark

Tran, Thuong-Khanh; Hong, Xiaopeng; Zhao, Guoying (2017-11-23)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe2017120155190.pdf (243.8Kt)
nbnfi-fe2017120155190_meta.xml (37.93Kt)
nbnfi-fe2017120155190_solr.xml (28.45Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.1007/978-3-319-70353-4_46

Tran, Thuong-Khanh
Hong, Xiaopeng
Zhao, Guoying
Springer Nature
23.11.2017

Tran TK., Hong X., Zhao G. (2017) Sliding Window Based Micro-expression Spotting: A Benchmark. In: Blanc-Talon J., Penne R., Philips W., Popescu D., Scheunders P. (eds) Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. ACIVS 2017. Lecture Notes in Computer Science, vol 10617. Springer, Cham

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© Springer International Publishing AG 2017. Published in this repository with the kind permission of the publisher.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.1007/978-3-319-70353-4_46
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2017120155190
Tiivistelmä

Abstract

Micro-expressions are very rapid and involuntary facial expressions, which indicate the suppressed or concealed emotions and can lead to many potential applications. Recently, research in micro-expression spotting obtains increasing attention. By investigating existing methods, we realize that evaluation standards of micro-expression spotting methods are highly desired. To address this issue, we construct a benchmark for fairer and better performance evaluation of micro-expression spotting approaches. Firstly, we propose a sliding window based multi-scale evaluation standard with a series of protocols. Secondly, baseline results of popular features are provided. Finally, we also raise the concerns of taking advantages of machine learning techniques.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [37644]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen