чения модели и на стадии фильтрации; сопоставление полученных
паттернов.
В дальнейшем интерес представляет определение оптимальной ар-
ности и глубины графа, исследование характеристик матрицы соответ-
ствия доменов, функций поиска паттерна, его добавления в кластер и
реорганизации паттернов, а также экспериментальная проверка со-
ответствия полученных кластеров системе кодирования FACS, после
которой можно будет сделать вывод о полноте и объективности ко-
дировки FACS. Результаты настоящей работы могут быть полезны не
только для анализа поведения лица человека, но и для анализа паттер-
нов в других областях знаний.
ЛИТЕРАТУРА
1.
Ануашвили А.Н.
Основы объективной психологии. Международный институт
управления, психологии и психотерапии. М.; Варшава, 2005. [Электронный ре-
сурс]. Режим доступа:
(дата обращения 02.05.2014).
2.
Kanade T.
Visual
Processing and Understanding of
Human
Faces and Bodies,
9th International
Conference (ICVS 2013),
Jul.
2013,
Keynote Talk.[Электронный ресурс] Режим доступа:
. (дата
обращения 19.02.2013).
3.
Ekman P.
,
Rosenberg E.L.
What the Face Reveals: Basic and Applied Studies of
Spontaneous Expression Using the Facial Action Coding System. N.Y.: Oxford
University Press, 2005. 639 p.
4.
Алфимцев А.Н.
Разработка и исследование методов захвата, отслеживания и
распознавания динамических жестов: Дис.. . . канд. техн. наук. М., 2008, 167 с.
5.
Bartlett M.S.
,
Whitehill J.
Automated facial expression measurement: Recent
applications to basic research in human behavior, learning, and education // Oxford
Handbook of Face Perception, Oxford University Press, 2011. P. 489–514.
6.
Романова Н.М.
,
Рытик А.П.
,
Самохина М.А.
,
Скрипаль А.В.
,
Усанов Д.А.
Осо-
бенности глазодвигательных реакций человека при произнесении истинной и
ложной информации // Психология. СГУ. 2008. С. 65–73.
7.
Ekman P.
,
Friesen W.
Facial Action Coding System: A Technique for the
Measurements of Facial Movements.Consulting Psychologists Press, 1978.
8.
Zhou F.
,
Simon T.
,
de la Torre F.
,
Cohn J.F.
Unsupervised discovery of facial events//
Technical Report CMU-RI-TR-10-10, Carnegie Mellon University, 2010. P. 1–20.
9.
Девятков В.В.
,
Лычков И.И.
Моделирование и анализ ситуаций в виртуальной
среде движущихся объектов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборо-
строение. 2013. // № 3. С. 26–42.
10.
Sikka K.
,
Dykstra K.
,
Sathyanarayana S.
,
Littlewort G.
,
Bartlett M.
Multiple kernel
learning for emotion recognition in the wild // Proceedings of the 15th ACM on
International conference on multimodal interaction (ICMI’13). ACM, New York,
USA. Р. 517–524.
11.
Koelstra S.
,
Pantic M.
,
Patras I.
A Dynamic Texture Based Approach to Recognition
of Facial Actions and Their Temporal Models // IEEE Trans. on Pattern Analysis and
Machine Intelligence. 2010. Р. 1940–1954.
12.
Valstar M.F.
,
Pantic M.
Induced Disgust, Happiness and Surprise: an Addition to
the MMI Facial Expression Database // Proc. International Language Resources and
Evaluation Conference. Malta. 2010. Р. 65–70.
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2014. № 4 51
