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PublicouEduarda Daniel Alterado mais de 9 anos atrás
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Classificador de emoções faciais baseado em face neutra
Machine Learning D.I. PUC Rio Guilherme Carvalho Cunha
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Introdução
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Motivação As aplicações estão querendo cada vez mais retirar mais informações dos usuários Movimentos corporais Bio feedback Emoções O reconhecimento de emoções é um processo complexo
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Tarefa Dado uma imagem de um indivíduo com a face neutra, criar um modelo que é capaz de classificar a emoção que esse indivíduo expressa em outras imagens Neutro ?
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Proposta Inicial Atual Neutro Nervoso (3 emoções) (7 emoções)
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Trabalhos relacionados
Autor Método ML Emoções Dataset Resultado Huang[10] Neural Network Back Propagation 7 JAFFE 78,24% Kwang[14] PCA + Cluster 6 - 68,5% Gang[18] SVM Proposto RaFD 84,37%
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Dataset O dataset foi criado para o propósito do trabalho utilizando as imagens do dataset RaFD 1575 imagens e ~70 indivíduos, superior ao JAFFE (212 / ~10) JAFFE é um dataset de imagens de mulheres japonesas (pouca generalização) Um programa automaticamente analisa as imagens e extrai os pontos faciais Dos pontos faciais extraídos, monta-se um vetor de atributos para treinamento
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Vetor de atributos A análise foi feita em cima de 2 imagens
Neutra Expressão A imagem neutra é conhecida à priori O vetor de atributos foi feito com o deslocamento (x,y) de pontos pré-definidos entre as 2 imagens
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Face neutra – face expressiva
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Vetor de atributos Os pontos pré-definidos foram 18 atributos Exemplo
Cantos das sobrancelhas direitas e esquerdas (4 x 2) Cantos da boca (2 x 2) Ponto superior e inferior dos lábios (2 x 2) Altura e largura da boca (2) 18 atributos Exemplo 1:2 2:-5 3:-4 4:-4 5:3 6:-4 7:-1 8:-1 9:-10 10:9 11:11 12:8 13:-1 14:-4 15:-1 16:-10 17:3 18:-7
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Método machine learning
Utilizou-se a LibSVM 3.12 para o treinamento e predição (cross validation) Houve um processo de engenharia de atributos para chegar ao resultado atual que passou por, ao menos 4 versões diferentes
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Resultados Resultados iniciais estavam na faixa de 67%
Cross validation dos atributos finais trouxe resultado final de 84,37% Um programa foi desenvolvido com o modelo proposto
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Programa - calibragem
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Programa – reconhecimento de emoção
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Conclusões Resultado satisfatório
Ainda não é uma atividade bem definida, difícil encontrar o estado-da-arte, dataset, comparações Dataset foi criado automaticamente, não existe nenhuma anotação de atributos dourada (poderia melhorar) Dificuldade em encontrar a face neutra Teoria != prática Algumas classes se confundem mais com as outras enquantos algumas se separam mais facilmente
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Trabalhos futuros Melhorar ainda mais os atributos escolhidos
Buscar um método de definição da face neutra Buscar emoções intermediárias (menos exageradas) Transportar para o modelo HMM e perceptron estruturado e verificar os resultados
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Bibliografia [1] P. Ekman and W. Friesen. Facial Action Coding System: A Technique for the Measurement of Facial Movement. Consulting Psychologists Press, Palo Alto, 1978. [2] T.F.Cootes, C.J.Taylor, Active Shape Models - `Smart Snakes'. in Proc. British Machine Vision Conference. Springer-Verlag, 1992, pp [3] Michael Kass and Andrew Witkin and Demetri Terzopoulos, Snakes: Active contour models, INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 1988; [4] Sheng-Yu Huang and Yau-Hwang Kuo, Emotion recognition based on a novel triangular facial feature extraction method, IJCNN 2010 [5] Li Xiao-hua, Zhou Ji-liu and Gong Xiao-gang, Geometric feature based facial expression recognition using multiclass support vector machines, Granular Computing, 2009, GRC '09. IEEE International Conference on [6] Chung-Lin Huang and Yu-Ming Huang, Facial Expression Recognition Using Model-Based Feature Extraction and Action Parameters Classification, 97 Journal of Visual Communication and Image Representation [7] Langner, O., Dotsch, R., Bijlstra, G., Wigboldus, D.H.J., Hawk, S.T., & van Knippenberg, A. (2010). Presentation and validation of the Radboud Faces Database. Cognition & Emotion
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Dúvidas ?
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