Resumen

El reconocimiento de expresiones faciales no frontales en la naturaleza es clave para la inteligencia artificial y la interaccin persona-ordenador. Sin embargo, es fcil que se altere al cambiar la pose de la cabeza. Por lo tanto, este trabajo presenta un mtodo de reconstruccin facial para resolver este problema basado en PRNet, que puede construir una cara frontal 3D para una foto de cabeza 2D con cualquier pose. Sin embargo, la expresin sigue siendo difcil de reconocer, porque los rasgos faciales se debilitan tras la frontalizacin, lo que ha sido ampliamente reportado por estudios previos. Se puede demostrar que todos los parmetros musculares en la frontalizacin de la cara estn ms debilitados que los de la cara real, excepto la direccin del movimiento muscular en cada rea pequea. Por lo tanto, este trabajo tambin dise un mtodo de reconstruccin e intensificacin del movimiento muscular, y a travs de los contornos faciales 3D y la distancia Frchet, se extraen las direcciones de movimiento muscular en cada rea muscular y se fortalece el movimiento muscular siguiendo estas direcciones de movimiento para intensificar la expresin facial completa. De este modo, se puede reconocer eficazmente la expresin facial no frontal.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Reconocimiento de la expresión facial; Inteligencia artificial; Interacción persona-ordenador; Reconstrucción facial 3D; PRNet; Intensificación del movimiento muscular.
• Keywords:Facial expression recognition; Artificial intelligence; Human-computer interaction; 3D face reconstruction; PRNet; Muscle movement intensifying.