Gesichtsmerkmale erkennen
Best Paper and Presentation
Auf der International Conference on Computer Vision and Graphics (ICCVG 2006) Ende September 2006 in Warschau wurde das Paper Toward Robust Face Analysis Method of Non-Cooperative Persons in Stereo Color Image Sequences von den Autoren Ayoub Al-Hamadi, Robert Niese, Axel Panning und Bernd Michaelis als "Best Paper and Presentation" ausgezeichnet.
Mimikanalyse
Der Artikel wurde von Axel Panning im Auftrag der Arbeitsgruppe Technische Informatik der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik als mündlicher Vortrag präsentiert. Thema war die automatische Erfassung und Extrahierung von Gesichtsmerkmalen unter gestörten Situationen (z.B. Rotation, Verformung) in realen Bildsequenzen mit Hilfe von 3D- und Farbinformationen. Durch diese Stereobilderfassung wurde eine stabile normierte Merkmalsgewinnung gesichert, ohne an die konkrete Haltung der Kontaktperson stark einschränkende Forderungen zu stellen.
Neben einer weitgehenden Robustheit gegenüber bildspezifischen Störungen bei Merkmalstracking (z.B. Helligkeitsschwankungen, Verformung) wurden dabei Gesichtsrotationen von bis zu 45° zugelassen. Diese Herausforderung ist für Gesichtserkennung und Mimikanalyse von größer Bedeutung, da eine Frontalansicht ("Mug Shot"-Bilder) nicht unbedingt zur Verfügung steht. Ein wesentliches Anwendungsgebiet ist der auch an der Universität stark bearbeitete Schwerpunkt NIMITEK, in den auch der Lehrstuhl involviert ist. Das Verbundprojekt "Neurobiologisch inspirierte, multimodale Intentionserkennung für technische Kommunikationssysteme" hat als oberstes Ziel, grundlegende Prinzipien der Verarbeitung von Eingabeinformation (Sprache, Prosodie, Gestik, Mimik, direkte Eingabemodi), Wissensrepräsentation und Entscheidungsfindung in Dialogsituationen zwischen humanen und technischen kognitiven Systemen zu erforschen und diese für die Konstruktion wesentlich leistungsfähigerer technischer Kommunikationssysteme nutzbar zu machen.