DETECÇÃO DE EXPRESSÕES FACIAIS
Maria Fernanda Souza Andrade
Universidade Federal Rural de Pernambuco
Expressões Faciais
- 7 Expressões básicas: neutralidade, medo, tristeza, surpresa, felicidade, raiva, repulsa;
- Um problema dividido em 3 principais etapas;
- Diversas bases abertas para uso, sendo divididas em imagens estáticas ou em movimento.
| JAFEE - Japanese Female Facil Expression |
CK - Cohn-Kanade
RaFD - Radboud Faces Database
Detecção Em Tempo Real
1 . Aprendizado das características
Responsável pela captura de todas as características relacionadas a expressão facial.
2 . Seleção das características
Seleciona quais/qual a melhor característica representa uma expressão facial.
Principais Etapas
3 . Construção de um classificador
Defini-se um ou varios classificadores, que serão utilizados para inferir qual expressão facial está relacionada uma dada imagem.
Trabalhos na Area
Com abordagem clássica e com DeepLearning
Metodologia:
- Dataset: JAFEE
- Detecção de face: Viola Jones
- Extratores de características: Momentos de Zernike, LBP (Local BInary Pattern), DCT (Discrete Cosine Transform)
- Classificação: SVM, RF e KNN.
Resultados:
- SVM: 90,14% de acurácia
- RF: 81,69% de acurácia
- KNN: 91,54% de acurácia
Metodologia:
1 . Dataset: JAFEE, CK+, BU-3DFE
Metodologia:
2 . Pré-processamento:
- Data augmentation;
- Correção da rotação;
- Remoção do background;
- Redimensiona a imagem;
- Normaliza o tom dos pixels da imagem;
Metodologia:
3 . Convolutional Neural Network:
Resultados:
1 . 8-Folds
2 . 2000 épocas
3 . Teste e treino variando as bases
Melhor resultado: 96,76% de acurácia com a base CK+
DETECÇÃO DE EXPRESSÕES FACIAIS
By Fernanda Souza
DETECÇÃO DE EXPRESSÕES FACIAIS
Apresentação para a disciplina de Redes Neurais ministrada no semestre letivo de 2019.1 na UFRPE, para o curso de Bacharelado em Ciência da Computação.
