392280 ISY Project: Facial Motion Tracking with Optical Flow (Pj) (SoSe 2022)

Inhalt, Kommentar

Short Description:
Facial expressions convey significant non-verbal information necessary for communication and interaction. Current tools for facial behavior, such as Open Face [1], use machine learning methods to identify features such as facial landmarks and facial action coding, but often struggle with facial action units with limited or no representation in training data. In this project, you will develop a facial motion tracking method using an optical flow-based approach. Additionally, you will develop a method to identify the activation of facial action units based on the tracking algorithm. To evaluate the effectiveness of your approach, you will also establish a methodology to compare your approach with the Facial Action Unit detection from state-of-the-art facial behavior analysis systems such as OpenFace [1].

[1] https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace

Required skills:

• Python and/or C++

• Working knowledge of Machine Learning Methods

In case this would not find enough interest for a team project, this project proposal would be also offered (in reduced/modified form)

• an individual project

• a project for only 2 students 

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-GP Grundlagenprojekt Intelligente Systeme weiteres Projekt unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein Lernraum vorhanden
registrierte Anzahl: 2
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
SS2022_392280@ekvv.uni-bielefeld.de
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Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_334982879@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
2 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Donnerstag, 8. September 2022 
Letzte Änderung Zeiten:
Mittwoch, 9. Februar 2022 
Letzte Änderung Räume:
Mittwoch, 9. Februar 2022 
Art(en) / SWS
Pj / 2
Einrichtung
Technische Fakultät
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ID
334982879