This thesis covers facial expression recognition from camera images to improve human-machine communication. A three-dimensional face model, which is fitted to the image, is used for this task. Automated facial expression recognition systems are confronted with two characteristic challenges: In contrast to artificial objects, human faces differ a lot with respect to appearance and shape. Furthermore, because obtaining natural training data is difficult, most databases provide only acted facial expressions. These challenges are tackled separately: A novel preprocessing method highlights specific facial components like eyebrows or lips. Moreover, several databases are combined instead of relying on only one database.     «

This thesis covers facial expression recognition from camera images to improve human-machine communication. A three-dimensional face model, which is fitted to the image, is used for this task. Automated facial expression recognition systems are confronted with two characteristic challenges: In contrast to artificial objects, human faces differ a lot with respect to appearance and shape. Furthermore, because obtaining natural training data is difficult, most databases provide only acted facial ex...     »

Diese Arbeit behandelt die Erkennung menschlicher Mimik aus Kamerabildern zur Verbesserung der Mensch-Maschine Kommunikation. Dazu wird ein dreidimensionales Gesichtsmodell verwendet, welches in das Bild eingepasst wird. Systeme zur automatisierten Mimikerkennung sehen sich zwei charakteristischen Herausforderungen gegenüber: Ersten unterscheiden sich menschliche Gesichter, im Gegensatz zu künstlich erzeugten Objekten, hinsichtlich ihrer Farbe und Form. Zweitens ist es schwierig natürliches Trainingsmaterial zu erhalten, weshalb klassische Datenbanken geschauspielerte Mimiken darstellen. Diese beiden Herausforderungen werden einzeln in Angriff genommen: Es wird eine neue Bildvorverarbeitung verwendet, welche bestimmte Gesichtspartien wie Augenbrauen oder Lippen hervorhebt. Des weiteren werden mehrere Datenbanken kombiniert anstatt sich nur auf eine Einzelne zu verlassen.     «

Diese Arbeit behandelt die Erkennung menschlicher Mimik aus Kamerabildern zur Verbesserung der Mensch-Maschine Kommunikation. Dazu wird ein dreidimensionales Gesichtsmodell verwendet, welches in das Bild eingepasst wird. Systeme zur automatisierten Mimikerkennung sehen sich zwei charakteristischen Herausforderungen gegenüber: Ersten unterscheiden sich menschliche Gesichter, im Gegensatz zu künstlich erzeugten Objekten, hinsichtlich ihrer Farbe und Form. Zweitens ist es schwierig natürliches Trai...     »