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El reconocimiento de rostros humanos se ha utilizado ampliamente en muchos campos, como los biorobots, el control de la fatiga del conductor y las pruebas poligrficas. Sin embargo, los modelos de extremo a extremo a los que se ajustan la mayora de los algoritmos existentes tienen un rendimiento deficiente en la interpretacin, ya que los clasificadores complejos se construyen utilizando directamente las imgenes faciales. Adems, en algunos de los modelos no se tienen plenamente en cuenta las caractersticas dinmicas de los sujetos como individuos, por lo que no se extrae informacin dinmica. Para resolver estos problemas, este trabajo propone un modelo de prediccin de la intensidad de la unidad de accin. Las coordenadas tridimensionales de 68 puntos de referencia de rostros humanos se obtienen basndose en el modelo local restringido de expertos convolucionales (CE-CLM), que permite la construccin de caractersticas faciales dinmicas. Basndose en el anlisis de errores del algoritmo CE-CLM, se reduce la dimensin de los rasgos construidos mediante el anlisis de componentes principales (PCA). Tambin se construye la red neuronal de funcin de base radial (RBF) para entrenar los modelos de prediccin de la unidad de accin. El mtodo propuesto se verifica mediante experimentos, y el error cuadrtico medio (ECM) global del mtodo propuesto es de 0,01826. Por ltimo, se optimiza el proceso de construccin de la red, de modo que para las mismas muestras de entrenamiento, los modelos se ajustan utilizando menos iteraciones. El nmero de iteraciones se reduce en 27 de media. En resumen, este trabajo proporciona un mtodo para construir rpidamente modelos de prediccin de la intensidad de la unidad de accin (UA) y construye modelos automticos de estimacin de la intensidad de la UA para imgenes faciales.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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