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Contenuto archiviato il 2024-06-18

Facial Expression Recognition in the Wild

Obiettivo

With the every-day growing reach of technology through mediums like internet and mobile computing, having a human-computer interface with the ability to recognise facial expressions (and subsequently the affective state) can be very useful tool for future technology. However, the existing facial expression recognition systems can typically handle only deliberately displayed and exaggerated expressions under controlled laboratory environment. The main aim of the proposed “FER in the Wild” project is to build a fully-automatic and real-time AU detection system capable of handling spontaneous facial expressions under uncontrolled natural settings that is easy-to-use, cost-effective and can be easily merged with any other existing setup. To achieve this goal, a fully-automatic and real-time face tracking system based on a new class for face models, called the Online Robust Deformable Model (ORDM), is proposed that is capable of handling faces under real-world settings. The proposed ORDM, based on the methods for online and incremental subspace learning, will not rely completely on the offline training and will continuously update its models to achieve robust fit to varying pose and illumination conditions. Moreover, a recently proposed Principal Regression Analysis (PRA) framework, used for placing a strong prior over the space of plausible solutions, will be explored and made much more robust to assist in faster and better convergence of the ORDM fitting methods. The proposed project will also extend the state-of-the-art by formulating the Discriminative Dynamic State Regression Machines (DDSRM) with an underlying structure (i.e. with a hidden units or states), referred to as Hidden-DDSRM. This layer of hidden variables will enable HDDSRM to model the complex underlying structure of spontaneous AUs. As a result, a novel AU detection method capable of continuous and accurate prediction of the AU intensities for spontaneous facial expressions will be developed.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP7-PEOPLE-2011-IIF
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MC-IIF - International Incoming Fellowships (IIF)

Coordinatore

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
Contributo UE
€ 200 371,80
Indirizzo
SOUTH KENSINGTON CAMPUS EXHIBITION ROAD
SW7 2AZ London
Regno Unito

Mostra sulla mappa

Regione
London Inner London — West Westminster
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

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