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Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Face expressions understanding by geometrical characterization of deep human faces representation

Résumé

Face expressions understanding is a key to have a better understanding of the human nature. In this contribution we propose an end-to-end pipeline that takes color images as inputs and produces a semantic graph that encodes numerically what are facial emotions. This approach levrages low-level geometric details as face representation which are numerical representations of facial muscles activation patterns to build this emotional understanding. It shows that our method recovers social expectations of what characterize facial emotions.
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Dates et versions

hal-03737727 , version 1 (25-07-2022)

Identifiants

Citer

Adrien Raison, Théo Biardeau, Pascal Bourdon, David Helbert. Face expressions understanding by geometrical characterization of deep human faces representation. Electronic Imaging, IS&T, Jan 2023, San Francisco (CA), United States. pp.292-1-292-6, ⟨10.2352/EI.2023.35.9.IPAS-292⟩. ⟨hal-03737727⟩
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