Reconhecimento de Expressões Faciais Baseado em Active Appearance Model

Nome: João Antonio Campos Panceri
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 23/02/2018
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Evandro Ottoni Teatini Salles Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Evandro Ottoni Teatini Salles Orientador
Luiz Alberto Pinto Examinador Externo
Mariana Rampinelli Fernandes Examinador Externo

Resumo: Este trabalho propõe uma solução de um sistema capaz de classificar, segundo os critérios estabelecidos por Paul Ekman, expressões básicas de comportamento na face humana em imagens digitais. A primeira etapa é referente a delimitação da expressão facial na imagem, para isto será utilizado o método baseado no algoritmo de modelagem AAM (Active Appearance Model) que possui uma exímia capacidade de ajustar um conjunto de pontos cuja a uma forma se adeque a uma face. Com intuito de realizar o processo de classificação, são extraídas as características tanto da imagem com expressão definida quanto da face com expressão neutra, então a diferença entre as características das duas imagens são aplicadas a um classificador de padrões como Support Vector Machine (SVM) e Rede Neural com o objetivo de classificar a expressão em questão. Por fim, para a validação do algoritmo e testes comparativos serão realizados simulações utilizando o banco de dados de expressões faciais amplamente conhecido na literatura Cohn-Kanade (CK+). Os resultados sugerem que é possível associar as deformações musculares, causadas pelas expressões faciais, com a triangulação de Delaunay obtida a partir das marcações ajustadas pela técnica AAM.
Palavras-chave: Expressões Faciais, Active Appearance Model, Support Vector Machine, Rede Neural, Reconhecimento de Padrões.

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