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http://hdl.handle.net/10773/36998
Title: | Facial expressions: emotions recognition based on selected landmarks |
Other Titles: | Expressões faciais: reconhecimento de emoções baseado em pontos de referência selecionados |
Author: | Lopes, Daniela Soares de Pina |
Advisor: | Brás, Susana Manuela Martinho dos Santos Baía Oliveira, Ilídio Fernando de Castro |
Keywords: | Affective computing Facial expressions recognition Facial landmarks Image processing Machine learning |
Defense Date: | 15-Dec-2022 |
Abstract: | Automatic emotion recognition based on facial expressions is an active and challenging
research field, owning to its academic and commercial potential. Most of
the already existing facial expression recognition systems use a holistic approach
to withdraw emotional characteristics from facial images, i.e., they adopt methods
that make use of all facial attributes in order to recognize emotions.
This project aims to identify the regions of the face that characterize each emotion
within a set of basic emotions. For this, research was conducted to study the facial
movements that occur from the neutral expression to the apex of a given emotion,
resorting to the analysis of the evolution of the euclidean distances between
facial landmarks throughout the frames of a video. From this analysis, there were
selected sets of facial landmarks essential to identify each facial expression. The
model used to perform the facial expressions classification was the Support Vector
Machine (SVM).
During this project, it was possible to verify that the number of facial landmarks
can be reduced to a minimum value, promoting better computational efficiency,
the usage of simpler algorithms, and also, in case it is necessary to store information,
preserve people’s privacy since it diminishes the probability of re-identifying
the intervening subjects with only the selected features. O reconhecimento automático de emoções baseado em expressões faciais é uma área de pesquisa ativa e desafiante, fazendo jus ao seu potencial académico e comercial. A maioria dos sistemas de reconhecimento de expressões faciais já existentes utilizam uma abordagem holística para retirar características emocionais da face, ou seja, adoptam métodos que fazem uso de todos os atributos faciais para reconhecer emoções. Este projeto visa identificar as regiões do rosto que caracterizam cada emoção dentro de um conjunto de emoções básicas. Para tal, foi conduzida uma pesquisa para estudar os movimentos faciais que ocorrem desde a expressão neutra até ao ápice de uma determinada emoção, recorrendo à análise da evolução das distâncias euclidianas entre os pontos de referência na face ao longo dos frames de um vídeo. A partir desta análise, foram selecionados conjuntos de pontos de referência essenciais para identificar cada expressão facial. O modelo utilizado para realizar a classificação das expressões faciais foi o Support Vector Machine (SVM). No decorrer deste trabalho foi possível verificar que o número de pontos descritores da face pode ser reduzido a um valor mínimo, possibilitando assim uma maior eficiência computacional, o uso de algoritmos mais simples e ainda, no caso de ser necessária guardar informação, preservar a privacidade das pessoas, reduzindo a probabilidade de re-identificar os intervenientes com base nas features selecionadas. |
URI: | http://hdl.handle.net/10773/36998 |
Appears in Collections: | UA - Dissertações de mestrado DETI - Dissertações de mestrado |
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