 Tuk je tudi tehnologij, chez v zelo, težne nimi, robots, komputir, komputir, in tuk je tehnologija, za vzelo k tomu pričovitvega in spetivalna, in tuk je tuk. Neljk je vzelo pomečno odstavil. Vzelo, da ta primer človek je zelo, da se počujem po našem spitičnih. To je zelo, da se počujem, da smo prišli v zelo, z vrdu, nekaj z prvom. In se, da je vzelo, je konstant izglednji vrdu sprem. Se vzelo in početni vzelo in je še začo je izglednje izglednje sprem, ki je vzelo vzelo, da je in sezavstav. Jožno, nekaj in nekaj zelo, nekaj je naša. Skopilo je to je način, ker ne zelo da se vših zelo začnevaj, če sem vsi všem boši vzelo, leko je nekaj nekaj, o če je se zelo začnevaj, in izgleda za vši zelo. Kaj jaz priprela analizena, izgledaj iz statične in identifikacijne in izgledaj, je to je vse zelo izgleda. Tako po vsej, ki izgleda na vsej vsej analizena, z vrštno obnot Mr-View tappi, that the the problem is more or less solved. As you can see from these videos, we can accurately track faces in frontal views and even judge expressions such as thrones or smiles, higher-level behaviors, like intensity of joy or intensity of interest, even in outdoor environment. However, when it comes to completely unconstrained environment, Where we have large changes in head pose, and when we have occurrences of large occlusions, then we are facing a challenge. We call this problem automatic face and facial expression analyses in videos uploaded in social media like YouTube and Facebook. We have to collect a lot of data in the wild, annotate this data in terms where the face is and where the parts of the face are, in poviti this multi-view models that will be able actually to handle this large changes in head pose. We also need to take the context in which facial expression is expressed to account, in order to be able to deal with the subtle facial behavior or with occlusions of facial expressions. So context-sensitive machine learning models are the future. Srečo, tehnologija, ki je od njih, je vživljen, zelo začeli, da zelo všakvitve prišličnje. Vzrobine je inzala, da je to zelo začeli, da bi smo bili srečenje tehnistice in učitelje, in zelo začeli, da se začeli, da se začeli. Srečenje je začeli začeli, da se začeli, da se začeli, da se začeli, seal drugi receipt about products and adverts as well, and to build another tool for skill enhancement such as conflict resolution skills. Another very important field in which we've worked quite a lot is the medical field and we currently have the technology available for automatic analyses of pain and intensity of pain from facial expressions. we use this in physiothejoportical environment, but we could use that also for intensive care. Another important project for us is the European Commission project on with work with autistic children, where we would like to help the kids to understand the facial expressivity of themselves and others by using social robots with which they interact. These robots will have the camera, which will watch them vseč, da pričajno zelo se izvršajo in da sem se pričajno. V svojih različenih različenih, da je tako vsočen, in da lahko sveto se izvršajo in izvršajo in različenih različenih, zelo se potrebno podjeli však aplikacije, tk. zelo se našličenih različenih, negučenih, režimih, in pričajno izvršajo, v zelo izvršaj, v karjih, v zelo izvršaj, in vzajte vzajte stres, kako vzajte izgleda, in vzajte to, in vzajte zelo, za odličenje in potenčenje. Zelo, da je to, da je tudi vzajte, da je začala.