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Anais do Conic-Semesp. Volume 1, 2013 - Faculdade Anhanguera de Campinas - Unidade 3. ISSN 2357-8904
TÍTULO: RECONHECIMENTO DE EXPRESSÕES FACIAIS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
CATEGORIA: EM ANDAMENTO
ÁREA: ENGENHARIAS E TECNOLOGIAS
SUBÁREA: COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA
INSTITUIÇÃO: FACULDADE BARRETOS
AUTOR(ES): LEONARDO MATHEUS VENTURA ALVES
ORIENTADOR(ES): JONES MENDONÇA DE SOUZA
CATEGORIA EM ANDAMENTO
Reconhecimento de expressões faciais utilizando Redes Neurais
Artificiais
1. RESUMO
Expressões faciais vem sendo foco de estudo em diversas áreas, como:
psicologia, psiquiatria, pediatria, entre outros. Estudos indicam que a expressão
facial traduz de fato o estado emocional ou até mesmo o estado comportamental do
ser humano. Este trabalho visa identificar e classificar os diversos tipos de
expressões faciais através da análise de uma imagem facial do usuário. Para isso, é
proposto um método para pré-processamento da imagem e classificação dos
padrões utilizando as Redes Neurais Artificiais. A idéia principal deste trabalho é
disponibilizar uma ferramenta de auxílio aos profissionais das áreas citadas
anteriormente, pelo qual se pode obter um controle preciso durante um determinado
tempo do estado comportamental do usuário, sem a necessidade do profissional
estar presente a todo o momento.
2. INTRODUÇÃO
Sistemas inteligentes têm sido propostos na literatura como forma de simular o
cérebro humano. Um exemplo desses sistemas são as Redes Neurais Artificiais, que
utilizam o mesmo conceito de interpretação e classificação de padrões que o
cérebro humano.
As Redes Neurais Artificiais vem sendo utilizada em diversas áreas, como:
engenharia, Mecânica, Medicina, Robótica, entre outros. Na área de psicologia
pode-se destacar o interesse pela classificação e do estado comportamental do
usuário, visando o monitoramento e controle de informações que auxiliem o
profissional à terapia do paciente. Desta forma, o presente trabalho visa detectar
e classificar os diferentes estados comportamentais de um usuário por intermédio de
expressões faciais.
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CATEGORIA EM ANDAMENTO
3. OBJETIVOS
Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema para classificação do
estado emocional de um usuário. Objetivo principal deste trabalho é propor um
método para classificação dos diferentes tipos de expressão facial baseado na
aquisição de uma imagem da região de face. O método visa extrair atributos e
classificar as características que descrevem o comportamento, visando um auxilio
em tempo real para profissionais de áreas afins.
4. METODOLOGIA
Para cumprir com os objetivos descritores na subseção anterior, foi utilizado uma
base de dados composta por imagens de face. As imagens refere-se à base de
dados FEED, que possui diversas classes com diferentes estados emocionais,
capturados em um ambiente controlado na banda visível. Para o pré-processamento
da imagem foi utilizado o MATLAB, para segmentação da região de interesse e
implementação da RNA.
5. DESENVOLVIMENTO
A classificação dos padrões de expressões faciais pode ser realizada por
intermédio de vários atributos, como: Região da boca, região dos olhos, e
posicionamento das sobrancelhas. Estas características são pontos chaves para
classificar o comportamento da expressão facial. Foram utilizadas 7 classes: Estado
de surpresa, aborrecido, feliz, medo, triste e natural. Primeiramente foi aplicado
limiar de 0,1, 0.2, 0.3, 0.4 e outro de 0.5 e também outro de 0.7. Considerando assim
o que obteve melhor resultado foi o limiar de 0.3 de acordo com a figura 1. A figura 1
ilustra o processo de segmentação bem como a extração do objeto de interesse, a
face. Na região de interesse tem-se características predominantes que descrevem o
comportamento emocional do seres humano, como: sobrancelhas posicionamento
da boca e olhos. Ilustrado na figura 1 c.
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CATEGORIA EM ANDAMENTO
Após a extração da região facial a imagem é submetida a treinamento a uma
rede neural artificial que ficaram encarregada de realizar a classificação dos padrões
localizados na imagem.
6. RESULTADOS PRELIMINARES
O presente trabalho encontra-se em andamento, pelo qual foi realizado somente
o pré processamento da imagem. Diante ao exposto pode-se concluir como
resultados preliminares que o sistema é capaz de realizar a segmentação das
imagens da base FEED. Serão realizados experimentos com diversas classes
utilizando uma topologia de RNA. Segundo estudos uma topologia candidata a ser
utilizada no trabalho Holpfield.
7. FONTES CONSULTADAS
[1] GONZALES, R. C. e WINTZ, P. Digital Image Processing. 2ª ed. Addison-Wesley, Reading, MA.
1987
[2] WALLHOFF, F. Facial Expressions and Emotion Database, 2006
[3] KAI, L.; MULLER, J.P. Segmentation satelite imagery: a region growing scheme. In:
International Geocience Remote Sensing Symposium. Proceedings, Helsink. v.2. 1991. p.1075-1078.
[4] RAUBER, T.W. Redes Neurais Artificiais. Encontro Regional de Informática Sociedade Brasileira
de Computação. Nova Friburgo, RJ. 1997
[5] 5HECHT-NIELSEN; HECHT-NIELSEN, R. Applications of Counter-propagation Networks., v.
1. Neural Networks Journal, 1988
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