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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Temporal Latent Topic Model for Facial Expression Recognition

verfasst von : Lifeng Shang, Kwok-Ping Chan

Erschienen in: Computer Vision – ACCV 2010

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we extend the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model to model facial expression dynamics. Our topic model integrates the temporal information of image sequences through redefining topic generation probability without involving new latent variables or increasing inference difficulties. A collapsed Gibbs sampler is derived for batch learning with labeled training dataset and an efficient learning method for testing data is also discussed. We describe the resulting temporal latent topic model (TLTM) in detail and show how it can be applied to facial expression recognition. Experiments on CMU expression database illustrate that the proposed TLTM is very efficient in facial expression recognition.

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Metadaten
Titel
A Temporal Latent Topic Model for Facial Expression Recognition
verfasst von
Lifeng Shang
Kwok-Ping Chan
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-19282-1_5