Das Projekt etabliert eine Nachwuchsforschungsgruppe zur Erforschung neuer und verbesserter Methoden der Informationsverarbeitung zum automatisierten Verstehen des menschlichen Verhaltens. Zum menschlichen Verhalten zählen wir hierbei alle äußerlich wahrnehmbaren Aktivitäten wie Körperhaltungen, Gesten und Mimik, die bewusst oder unbewusst gezeigt werden. Anhand des Verhaltens soll auch auf eventuell zugrunde liegende Befindlichkeiten des Menschen geschlossen werden.

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« ZurückVisualisierung von automatischer Landmarkenlokalisierung (grüne Punkte), Kopfposeschätzung (farbige Koordinatensysteme) und Intensitätsschätzung von Mimikbausteinen (Größe und Sättigung spiegeln geschätzte Intensität wieder; grün = Anheben der Mundwinkel, (Bild 2 von 2) 

 Publikationen

• Philipp Werner, Frerk Saxen, Ayoub Al-Hamadi
  Facial Action Unit Recognition in the Wild with Multi-Task CNN Self-Training for the EmotioNet Challenge
  IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2020. We almost won the EmotionNet 2020 challenge! Video
• Philipp Werner, Frerk Saxen, Ayoub Al-Hamadi, Hui Yu
  Generalizing to Unseen Head Poses in Facial Expression Recognition and Action Unit Intensity Estimation
  International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG), 2019. Acceptance rate: 40%
• Frerk Saxen, Sebastian Handrich, Philipp Werner, Ehsan Othman, Ayoub Al-Hamadi
  Detecting Arbitrarily Rotated Faces for Face Analysis
  International Conference on Image Processing (ICIP), 2019.

• Ehsan Othman, Frerk Saxen, Dmitri Bershadskyy, Philipp Werner, Ayoub Al-Hamadi, Joachim Weimann
  Predicting Group Contribution Behaviour in a Public Goods Game from Face-to-Face Communication
  Sensors, June 2019. Impact-Factor (2018): 3.031
• Sebastian Handrich, Philipp Waxweiler, Philipp Werner, Ayoub Al-Hamadi
  3D Human Pose Estimation Using Stochastic Optimization in Real Time
  International Conference on Image Processing (ICIP), 2018.

Kontakt: 

 Philipp Werner, Ayoub Al-Hamadi