초록
얼굴 표정 인식 방법은 기하학적 특징과 외관 기반 특징의 조합을 사용합니다. 공간적 특징은 얼굴 랜드마크의 변위에서 유도되며, 기하학적 정보를 담고 있습니다. 이러한 특징들은 사전 지식에 따라 선택되거나, 큰 풀(pool)에서 차원 축소를 통해 얻어집니다. 본 연구에서는 두 가지 얼굴 랜드마크 조합을 사용하여 많은 수의 잠재적인 공간적 특징을 생성하였습니다. 이 중에서 순차 전방 선택(sequential forward selection)을 통해 설명력 있는 특징 부분 집합을 탐색하였습니다. 선택된 특징 부분 집합은 확장된 콘-칸데 데이터셋(CK+)에서 얼굴 표정을 분류하는 데 사용되었으며, 외관 기반 특징을 사용하지 않은 상태에서 88.7%의 인식 정확도를 달성하였습니다.