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Investigadores/as Institucionales

Baumela, LuisAutor (correspondencia)

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9 de junio de 2019
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Recognising facial expressions in video sequences

Publicado en: PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS. 11 (1): 101-116 - 2008-01-01 11(1), DOI: 10.1007/s10044-007-0084-8

Autores:

Buenaposada, Jose M.; Munoz, Enrique; Baumela, Luis;
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Fac Informat, E-28660 Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Rey Juan Carlos, ESCET, Mostoles 28933, Spain - Autor o Coautor

Resumen

We introduce a system that processes a sequence of images of a front-facing human face and recognises a set of facial expressions. We use an efficient appearance-based face tracker to locate the face in the image sequence and estimate the deformation of its non-rigid components. The tracker works in real time. It is robust to strong illumination changes and factors out changes in appearance caused by illumination from changes due to face deformation. We adopt a model-based approach for facial expression recognition. In our model, an image of a face is represented by a point in a deformation space. The variability of the classes of images associated with facial expressions is represented by a set of samples which model a low-dimensional manifold in the space of deformations. We introduce a probabilistic procedure based on a nearest-neighbour approach to combine the information provided by the incoming image sequence with the prior information stored in the expression manifold to compute a posterior probability associated with a facial expression. In the experiments conducted we show that this system is able to work in an unconstrained environment with strong changes in illumination and face location. It achieves an 89% recognition rate in a set of 333 sequences from the Cohn-Kanade database.
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Palabras clave

Active appearance modelsAutomatic-analysisClassificationFacial expression recognitionLocal binary patternsManifold of facial expressionsMotionNearest neighbourNonlinear dimensionality reductionOptical-flowReal-time faceRecognitionTracking

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2008, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Computer Vision and Pattern Recognition. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q3 para la agencia WoS (JCR) en la categoría Computer Science, Artificial Intelligence.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-24:

  • WoS: 26
  • Scopus: 56
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 67 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/1863/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 890
  • Descargas: 857
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (BAUMELA MOLINA, LUIS).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido BAUMELA MOLINA, LUIS.

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