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Previous issue date: 2013-03-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / As expressões faciais são alvos constante de estudos desde Charles Darwin, em 1872. Pesquisas na área de psicologia e, em destaque, os trabalhos de Paul Ekman afirmam que
existem expressões faciais universais básicas e elas são manifestadas em todos os seres humanos independente de fatores como gênero, idade, cultura e ambiente social. Ainda pode-se criar novas expressões mais complexas combinando as expressões fundamentais de alegria, tristeza, medo, nojo, raiva, surpresa e desprezo, além da face neutra. O assunto ainda é atual, uma vez que há uma grande necessidade de implementar interfaces homem-máquinas (IHM) capazes de identificar a expressão de um indivíduo e atribuir uma saída condizente com a situação observada. Pode-se citar como exemplos iterações homem-robô, sistemas de vigilância e animações gráficas. Nesse trabalho é proposto um sistema automático para identificar expressões faciais. O sistema é dividido em três etapas: localização de face, extração de características e identificação da expressão facial. O banco de dados Japanese Facial Expression Database - JAFFE foi utilizado para treinamentos e testes . A localização
da face é realizada de maneira automática através do framework proposto por Viola-Jones e é estimado o centro da face. Na sequência, utiliza-se o algoritmo Active Appearance Model -AAM para descrever estatisticamente um modelo de forma e textura para o banco de dados.
Com esse descritor é possível gerar um vetor de aparência capaz de representar, com redução de dimensão, uma face e, consequentemente, a expressão facial contida nela através de um algoritmo iterativo de busca a partir de um modelo médio. Esse vetor é utilizado na etapa de reconhecimento das expressões faciais, onde são testados os classificadores baseados no vizinho mais próximo k-NN e a máquina de vetores de suporte - SVM com kernel RBF para tratar o problema de forma não linear. É proposto um mecanismo de busca na saída
do bloco de detecção de faces para diminuir o erro do modelo, pois o sucesso do algoritmo é altamente dependente do ponto inicial de busca. Também é proposto uma mudança no
algoritmo AAM para redução do erro de convergência entre a imagem real e o modelo sintético que a representa, abordando o problema de forma não linear. Testes foram realizados
utilizando a validação cruzada leave one out para todas as expressões faciais e o classificador SVM-RBF. O sistema apresentou um taxa de acerto de 55,4%, com sensibilidade 60,25% e especificidade 93,95% / Facial expressions are constant targets of studies since Charles Darwin in 1872. Research in psychology and highlighted the work of Paul Ekman claim that there are universal basic
facial expressions and they are expressed in all human beings regardless of factors such as gender, age, culture and social environment. Although you can create new more complex
expressions combining the fundamental expressions of happiness, sadness, fear, disgust, anger, surprise and contempt, beyond the neutral face. The matter is still relevant, since there is a great need to implement human machine interfaces (HMI) able to identify the expression of an individual and assign an output consistent with the observed situation.
One can cite as examples iterations man-robot surveillance and motion graphics. In this work it/ s proposed an automatic system to identify facial expressions. The system is divided
into three blocks: face localization, feature extraction and identification of facial expression.
The Japanese Facial Expression Database - JAFFE was used for training and testing. The location of the face is done automatically using the framework proposed by Viola and Jones
estimating center of the face. Following the Active Appearance Model - AAM algorithm is used to describe statistical model of shape and texture to the database. With this descriptor is possible to generate a vector capable of representing faces with reduced dimension and hence the facial expression contained therein through an iterative search algorithm from an average model. This vector is used in recognizing facial expressions block, where the classifiers are tested based on the nearest neighbor k-NN and support vector machine - SVM with RBF kernel to address the problem of non-linear way. A mechanism to decrease the error of the model is proposed before the output of the face detection block, because the success of the algorithm is highly dependent on the starting point of the search. A change in the AAM algorithm is also proposed to reduce the convergence error between actual and synthetic model that is addressing the problem of nonlinear way. Tests were conducted using leave one out cross validation for all the facial expressions and the final classifier was SVM-RBF. The system has an accuracy rate of 55.4%, with 60,25% sensitivity and 93,95% specificity
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/6201 |
| Date | 28 March 2013 |
| Creators | Pedroso, Felipe José Coelho |
| Contributors | Salles, Evandro Ottoni Teatini, Vassallo, Raquel Frizera, Salomão, João Marques |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR, Robótica; Automação Inteligente; Inteligência Artificial; Processamento de Sinais; Eletrônica de Pot |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | text |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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