Sharing personal experiences in a s

Sharing personal experiences in a speech can enable your audience to identify and connect with you, but you need to organize those details so that they illustrate an argument. Like any other kind of speech, one drawing from personal experience should not ramble -- its conversational style still needs structure. Even if your speech needs only be introductory, it should still present a precise and pointed version of you or your views that is best demonstrated by a particular experience you had.
We present a robust method to map detected facial Action Units (AUs) to six basic emotions. Automatic AU recognition is prone to errors due to illumination, tracking failures and occlusions. Hence, traditional rule based methods to map AUs to emotions are very sensitive to false positives and misses among the AUs. In our method, a set of chosen AUs are mapped to the six basic emotions using a learned statistical relationship and a suitable matching technique. Relationships between
do you remember when
the AUs and emotions are captured as template strings comprising the most discriminative AUs for each emotion. The template strings are computed using a concept called discriminative power. The Longest Common Subsequence (LCS) distance, an approach for approximate string matching, is applied to calculate the closeness of a test string of AUs with the template strings, and hence infer the under lying emotions. LCS is found to be efficient in handling practical issues like erroneous AU detection and helps to reduce false predictions. The proposed method is tested with various databases like CK+, ISL, FACS, JAFFE, MindReading and many real-world video frames. We compare our performance with rule based techniques, and show clear improvement on both benchmark databases and real-world datasets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประสบการณ์ส่วนบุคคลในคำพูดสามารถเปิดใช้งานระบุ และเชื่อมต่อกับผู้ชมของคุณ แต่คุณต้องจัดระเบียบรายละเอียดดังกล่าวเพื่อให้พวกเขาแสดงอาร์กิวเมนต์ เช่นประเภทอื่น ๆ เสียง หนึ่งวาดจากประสบการณ์ส่วนตัวควร ramble - ลักษณะการสนทนายังต้องการโครงสร้าง แม้ว่าคำพูดของคุณต้องมีการเกริ่นนำ มันยังควรนำเสนอแบบแม่นยำ และชี้ของคุณ หรือแสดงให้เห็นว่ามุมมองของคุณที่ดีที่สุดจากประสบการณ์เฉพาะที่ได้เรานำเสนอวิธีการแข็งแกร่งต้องพบหน้าหน่วยดำเนินการ (AUs) ให้อารมณ์พื้นฐาน 6 การจดจำอัตโนมัติ AU มีแนวโน้มที่จะผิดพลาดเนื่องจากแสงสว่าง การติดตามความล้มเหลวและ occlusions ดังนั้น กฎดั้งเดิมที่ใช้วิธีการแม็ปต.กับอารมณ์มีความสำคัญมากในการทำงานผิดพลาดปลอมพุ่งระหว่างภาคการ ในวิธีการของเรา ชุดเลือกภาคถูกแม็ปกับอารมณ์พื้นฐาน 6 ใช้เรียนรู้ความสัมพันธ์ทางสถิติและเทคนิคการจับคู่เหมาะสม ความสัมพันธ์ระหว่าง คุณจำเวลาได้หรือไม่ต.และอารมณ์ถูกจับเป็นสายแม่แบบที่ประกอบด้วยภาค discriminative มากที่สุดสำหรับแต่ละอารมณ์ สายแม่จะคำนวณโดยใช้แนวคิดเรียกว่าไฟ discriminative ระยะทางยาวร่วม Subsequence (LCS) วิธีการสำหรับการจับคู่สายโดยประมาณ จะใช้เพื่อคำนวณความใกล้ชิดของสายทดสอบภาคด้วยแม่แบบ และเข้าใจดังนั้น ที่ใต้นอนอารมณ์ LCS อยู่ให้มีประสิทธิภาพในการจัดการประเด็นในทางปฏิบัติเช่น AU ตรวจจับที่ผิดพลาด และช่วยในการลดการคาดการณ์ผิด วิธีการนำเสนอมีทดสอบกับฐานข้อมูลต่าง ๆ เช่น CK + ISL, FACS, JAFFE, MindReading และเฟรมวิดีโอจริงจำนวนมาก เราเปรียบเทียบผลการดำเนินงาน ด้วยเทคนิคตามกฎ และแสดงชัดเจนปรับปรุงฐานข้อมูลมาตรฐานและ datasets จริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แบ่งปันประสบการณ์ส่วนบุคคลในการพูดสามารถเปิดใช้งานของผู้ชมในการระบุและเชื่อมต่อกับคุณ แต่คุณจำเป็นต้องจัดระเบียบรายละเอียดเหล่านั้นเพื่อให้พวกเขาแสดงให้เห็นถึงการโต้แย้ง เช่นเดียวกับชนิดอื่น ๆ ของการพูดซึ่งเป็นหนึ่งในการวาดภาพจากประสบการณ์ส่วนตัวไม่ควรเดินเล่น - รูปแบบการสนทนาของตนยังคงต้องการโครงสร้าง แม้ว่าคำพูดของคุณต้องการเป็นเพียงเบื้องต้นก็ยังควรนำเสนอรุ่นที่แม่นยำและแหลมของคุณหรือมุมมองของคุณที่แสดงให้เห็นถึงสิ่งที่ดีที่สุดจากประสบการณ์โดยเฉพาะอย่างยิ่งคุณมี.
เรานำเสนอวิธีการที่มีประสิทธิภาพเพื่อ map ตรวจพบหน่วยการดำเนินการบำรุงผิวหน้า (ออสเตรเลีย) ถึงหก อารมณ์ขั้นพื้นฐาน การรับรู้โดยอัตโนมัติออสเตรเลียมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดเนื่องจากการส่องสว่าง, ความล้มเหลวของการติดตามและการ occlusions ดังนั้นการปกครองแบบดั้งเดิมวิธีการที่ใช้ในการ map AUS กับอารมณ์ความรู้สึกที่มีความสำคัญมากที่จะบวกเท็จและคิดถึงหมู่ AUS ในวิธีการของเราชุดของ AUS เลือกที่ถูกแมปไปหกอารมณ์ขั้นพื้นฐานโดยใช้ความสัมพันธ์ทางสถิติได้เรียนรู้และเทคนิคการจับคู่ที่เหมาะสม
ความสัมพันธ์ระหว่างคุณจำได้ว่าเมื่อ
AUS และอารมณ์จะถูกจับเป็นสตริงแม่แบบประกอบไปด้วยมากที่สุดจำแนก Aus สำหรับแต่ละอารมณ์ สตริงแม่แบบที่มีการคำนวณโดยใช้แนวคิดที่เรียกว่าอำนาจจำแนก ที่ยาวที่สุด subsequence ทั่วไป (LCS) ระยะทางวิธีการสำหรับการจับคู่สายโดยประมาณที่ถูกนำไปใช้ในการคำนวณความใกล้ชิดของสตริงการทดสอบของ AUS กับสายแม่แบบและด้วยเหตุนี้สรุปภายใต้การโกหกอารมณ์ LCS พบว่ามีประสิทธิภาพในการจัดการปัญหาในทางปฏิบัติเช่นการตรวจหา AU ผิดพลาดและช่วยในการลดการคาดการณ์ที่ผิดพลาด วิธีการที่นำเสนอมีการทดสอบกับฐานข้อมูลต่างๆเช่น CK + ISL, มาซึ่ง Jaffe, mindreading และหลายโลกแห่งความจริงภาพวิดีโอ เราเปรียบเทียบผลการดำเนินงานของเราด้วยเทคนิคตามกฎและแสดงการปรับปรุงฐานข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับมาตรฐานและชุดข้อมูลที่แท้จริงของโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบ่งปันประสบการณ์ส่วนตัวในการพูดสามารถให้ผู้ชมของคุณเพื่อระบุและเชื่อมต่อกับคุณ แต่คุณต้องการที่จะจัดระเบียบรายละเอียดเหล่านั้นเพื่อให้พวกเขาแสดงการโต้เถียง ชอบใด ๆชนิดอื่น ๆของการพูด คนวาดจากประสบการณ์ส่วนตัวไม่ควรพูด -- รูปแบบของการสนทนายังคงต้องการโครงสร้าง แม้ว่าคำพูดของคุณต้องการเพียงเบื้องต้นมันควรจะแสดงชัดเจน และชี้รุ่นของคุณหรือมุมมองของคุณที่ดีที่สุดคือ แสดง โดยเฉพาะประสบการณ์ที่คุณมี
เราเสนอวิธีการที่แข็งแกร่งในแผนที่หน่วยปฏิบัติการตรวจจับใบหน้า ( AUS ) 6 อารมณ์พื้นฐาน อัตโนมัติหรือการรับรู้มักจะเกิดข้อผิดพลาดเนื่องจากการติดตามความล้มเหลวและ occlusions . ดังนั้นปกครองแบบดั้งเดิมที่ใช้วิธีการแผนที่ Aus จะอารมณ์อ่อนไหวมาก กับบวกเท็จและคิดถึงของ Aus . ในวิธีการของเรา ชุด เลือกจากแมปไปหกพื้นฐานอารมณ์ที่ใช้เรียนรู้สถิติความสัมพันธ์และเทคนิคการจับคู่ที่เหมาะสม ความสัมพันธ์ระหว่างจำได้ไหม

AUS และอารมณ์ที่ถูกจับ เป็นสายจากแม่แบบประกอบด้วยค่ามากที่สุดสำหรับแต่ละอารมณ์ แม่แบบสายจะคำนวณโดยใช้แนวคิดที่เรียกว่าค่าพลังงาน ซึ่งตามทั่วไปที่ยาวที่สุด ( LCS ) ระยะทาง แนวทางการจับคู่สตริงประมาณ ใช้คำนวณความใกล้ชิดของการทดสอบสตริงของ AUS กับแม่แบบสตริง ,จึงอนุมานภายใต้การโกหกอารมณ์ LCS พบมีประสิทธิภาพในการจัดการกับปัญหาในทางปฏิบัติ เช่น ที่ผิดพลาดหรือการตรวจสอบและช่วยลดการคาดการณ์ที่ผิดพลาด วิธีการทดสอบกับฐานข้อมูลต่างๆ เช่น CK , IRQ facs mindreading เจฟฟี่ , , , และวิดีโอเฟรมจริงมากมาย เราเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเราด้วยกฎพื้นฐานเทคนิคและแสดงการปรับปรุงที่ชัดเจนทั้งในมาตรฐานฐานข้อมูลและข้อมูลที่โลกแห่งความจริง .