Facial expression retrieval using 3-dimensional mesh sequences
Authors: Δανελάκης Αντώνιος 
Published: September 2021

Τα τελευταία χρόνια, η αυξημένη διαθεσιμότητα φθηνού υλικού ψηφιοποίησης τριδιάστατων αντικειμένων και απλοποιημένου λογισμικού προσομοίωσης είχε ως αποτέλεσμα τη δημιουργία μαζικών βάσεων δεδομένων δυναμικών τριδιάστατων εκφράσεων προσώπου, οι οποίες είτε είναι διαθέσιμες στο κοινό ή αποκλειστικά για ιδιωτική χρήση. Αυτές οι βάσεις αποτελούνται από τριαδιάστατες πλεγματοσειρές εκφράσεων προσώπου. Ως εκ τούτου, παρουσιάστηκαν δυο νέα προβλήματα για την ερευνητική κοινότητα: Η Αναγνώριση και η Ανάκτηση ανθρώπινων εκφράσεων προσώπου από τριδιάστατες πλεγματοσειρές. Το πρώτο πρόβλημα παρουσίασε αυξημένο ενδιαφέρον στην ερευνητική κοινότητα. Αντίθετα, δεν υπάρχει επαρκής ερευνητική δραστηριότητα για το δεύτερο πρόβλημα που αφορά την ανάκτηση.Η παρούσα διατριβή εστιάζει στην ανάκτηση. Αναπτύχθηκε ένα σχήμα ανάκτησης τριών βημάτων: (Α) Αρχικά, ανιχνεύονται οκτώ τριαδιάστατα σημεία ορόσημα του προσώπου σε κάθε τριαδιάστατο πλέγμα της ακολουθίας. (Β) Στην συνέχεια, τα ορόσημα που εξάχθηκαν, χρησιμοποιούνται για να κατασκευαστούν οι περιγραφείς της πλεγματοσειράς. (Γ) Τέλος, εφαρμόζονται κατάλληλες συναρτήσεις απόστασης για σύγκριση μεταξύ διαφορετικών περιγραφέων (π.χ. επερώτησης με βάσης) και παραγωγή λίστας ανάκτησης. Ο πυρήνας του προβλήματος είναι η κατασκευή περιγραφέων. Στην παρούσα διατριβή δημιουργήθηκαν έξι νέοι περιγραφείς ανάκτησης εκφράσεων προσώπου από τριαδιάστατες πλεγματοσειρές (GeoTopo, GeoTopo+, DCT-GeoTopo, WT-GeoTopo+, CVD, WT-CVD). Οι εν λόγο περιγραφείς σταθερά αύξησαν τις επιδόσεις του σχήματος ανάκτησης. Οι δυο περιγραφείς είναι χωρικοί, δηλαδή βασίζονται μόνο στις χωρικές μεταβολές του προσώπου, εξαιτίας μιας έκφρασης. Οι τέσσερις είναι χωροχρονικοί, δηλαδή βασίζονται και σε χωρικές αλλά και χρονικές μεταβολές στο ανθρώπινο πρόσωπο, εξαιτίας των εκφράσεων. Ο GeoTopo είναι ένας υβριδικός χωρικός περιγραφέας που αποθηκεύει στην τοπολογική αλλά και γεωμετρική πληροφορία των τριδιάστατων πλεγμάτων προσώπου με την συνένωση δυο υπο-περιγραφέων, ενός για την τοπολογία και ενός για την γεωμετρία του τριαδιάστατου προσώπου του εκάστοτε πλέγματος. Ο GeoTopo+ είναι, επίσης, ένας υβριδικός χωρικός περιγραφέας και πρόκειται για μια βελτιωμένη έκδοση του GeoTopo. Ο GeoTopo+ συνενώνει δυο γεωμετρικούς και έναν τοπολογικό υπο-περιγραφέα. Το κίνητρο για την κατασκευή των παραπάνω υβριδικών και χωρικών περιγραφέων είναι ότι κάποιες εκφράσεις προσώπου (χαρά, έκπληξη) χαρακτηρίζονται από εμφανείς μεταβολές στην τοπολογία του προσώπου, ενώ άλλες (θυμός, φόβος, λύπη) χαρακτηρίζονται από γεωμετρικές αλλά όχι εμφανείς τοπολογικές μεταβολές.Ο DCT-GeoTopo, είναι ο πρώτος χωροχρονικός περιγραφέας που κατασκευάστηκε. Αρχικά, αποθηκεύεται μόνο η τοπολογική πληροφορία των πλεγμάτων προσώπου. Έπειτα, εφαρμόζεται ο μετασχηματισμός συνημίτονου. Ο WT-GeoTopo+ είναι ένας υβριδικός χωροχρονικός περιγραφέας που αποθηκεύει την τοπολογική και γεωμετρική πληροφορία όπως ο περιγραφέας GeoTopo+. Στην συνέχεια, η εν λόγο πληροφορία φιλτράρεται με μετασχηματισμό κυματιδίων. Ο CVD είναι ένας χωροχρονικός περιγραφέας που εκμεταλλεύεται το βάθος των οκτώ οροσήμων προσώπου. Τέλος, ο WT-CVD είναι μια βελτιωμένη έκδοση του CVD και παράγεται μετά το φιλτράρισμα της πληροφορίας βάθους με μετασχηματισμό κυματιδίων. Εν γένει, οι χωροχρονικοί περιγραφείς είναι πολύ λιγότερο απαιτητικοί σε θέματα χωριτικότητας αλλά και ταχύτητας από τους χωρικούς περιγραφείς. Επιπλέον, είναι ανεξάρτητοι από το πλήθος των πλεγμάτων εντός της πλεγματοσειράς.Οι περιγραφείς που αναπτύχθηκαν και περιγράφηκαν αξιολογούνται με όρους ακρίβειας ανάκτησης και συγκρίνονται ποσοτικά και ποιοτικά με τους περιγραφείς της τρέχουσας τεχνολογικής στάθμης στις ευρέως χρησιμοποιούμενες βάσεις δεδομένων. Η εν λόγο σύγκριση φανερώνει την ανωτερότητα των προτεινόμενων περιγραφέων. Επιπλέον παρουσιάζεται μια τεχνική η οποία εκμεταλλεύεται τα αποτελέσματα της ανάκτησης προκειμένου να επιτύχει μη-καθοδηγούμενη αναγνώριση έκφρασης προσώπου από τριδιάστατες πλεγματοσειρές. Η τεχνική που προτάθηκε στην παρούσα διατριβή επιτυγχάνει καλύτερα αποτελέσματα, σε όρους ακρίβειας ταξινόμησης