Методика и модель кластеризации паттернов двигательной активности лица как преобразований метаграфов - page 19

13.
Lucey P.
,
Cohn J.
,
Kanade T.
,
Saragih J.
,
Ambadar Z.
,
Matthews I.
The Extended
Cohn-Kanade Dataset (CK+): A complete dataset for action unit and emotion-
specified expression // Proc. 2010 IEEE Computer Society Conference on CVPR
Workshops. 2010. Р. 94–101.
14.
Knyazev B.
Human nonverbal behavior multi-sourced ontological annotation // Proc.
International Workshop on Video and Image Ground Truth in Computer Vision
Applications (VIGTA ’13). Jul. 2013. Article 2. P. 1–8.
15.
Кашапова Л.Х.
,
Латышева Е.Ю.
,
Спиридонов И.Н.
Алгоритм распознавания
эмоционального состояния по изображениям лица с использованием дискри-
минантного анализа и фильтров Габора // Медицинская техника. № 3. 2012.
С. 1–4.
16.
Wiskott L.
,
Fellous J.-M.
,
Kruger N.
,
von der Malsburg C.
Face Recognition by
Elastic Bunch Graph Matching // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine
Intelligence. Vol. 17. No. 7. Jul. 1997. Р. 775–779.
17.
Basu A.
,
Blanning R.W.
Metagraphs and Their Applications // Integrated Series in
Information Systems. 2007. Vol. 15. No. VIII. 172 р.
18.
Скурихин А.В.
Рекурсивно-иерархическое представление одномерных фракта-
лоподобных сигналов // Тр. СПИИРАН. 2003. № 1 (3). С. 107–117.
19.
Болотова Ю.А.
,
Спицын В.Г.
,
Фомин А.Э.
Применение модели иерархической
временной памяти в распознавания изображений // Известия Томского политех-
нического университета. 2011. Т. 318. № 5. С. 60–63.
20.
Интрилигатор М.
Математические методы оптимизации и экономическая тео-
рия. М.: Прогресс, 1975. 607 с.
21.
Christopher M. Bishop.
Pattern Recognition and Machine Learning (Information
Science and Statistics). Springer-Verlag New York, Inc., Secaucus, NJ, USA, 2006.
REFERENCES
[1] Anuashvili A.N. Osnovy ob’ektivnoj psihologii. Mezhdunarodnyy institut
upravleniya, psikhologii i psikhoterapii. 4-oe izd [Fundamentals of objective
psychology. Int. Inst. Management, Psychol. Psychoth. 4th ed.]. Moscow, Warsaw,
2005. Available at:
(accessed 02.05.2014).
[2] Kanade T. Visual Processing and Understanding of Human Faces and
Bodies.
9th Int. Conf. (ICVS 2013)
, 2013, Keynote Talk. Available at:
(accessed 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] Alfimcev A.N. Razrabotka i issledovanie metodov zahvata, otslezhivanija i
raspoznavanija dinamicheskih zhestov. Diss. kand. tekhn. nauk [Development and
study of methods of capture, tracking and recognition of dynamic gestures. Cand.
tech. sci. diss.]. Moscow, 2008. 167 p.
[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, pp. 489–514.
[6] Romanova N.M., Rytik A.P., Samohina M.A., Skripal’ A.V., Usanov D.A. The eye-
moving reaction features of the person due to pronouncing true and false information.
Psihologija
[Psychology], SGU, 2008, pp. 65–73 (in Russ.).
[7] Ekman P., Friesen W. Facial Action Coding System: A Technique for the
Measurements of Facial Movements. Palo Alto, CA: 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, pp. 1–20.
52 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2014. № 4
1...,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18 20,21
Powered by FlippingBook