Réalisation d’un Système de Reconnaissance des Emotions Basé sur des Images Faciales

Abstract

L’expression faciale est le moyen le plus couramment utilisé par les humains pour transmettre les états émotionnels. Ainsi, la reconnaissance automatique des émotions à partir des expressions faciales a gagné récemment une attention accrue. Un système capable de réaliser cette tâche peut être divisé en trois modules, à savoir la détection du visage, l’extraction des caractéristiques et la classification. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés aux deux derniers modules. En effet, pour l’extraction des caractéristiques, nous avons appliqué deux approches, la première basée sur l’extraction de l’information de texture (LBP) et l’autre basé sur l’extraction de l’information de forme (HOG). Pour l’opération de classification, nous avons examiné deux différentes méthodes d’apprentissage automatique, notamment les machines à vecteurs de support (SVM) et K-plus proche voisin (KNN). Plusieurs expériences ont été menées afin de vérifier l’efficacité de chacune des approches. Les résultats expérimentaux, sur deux bases de données à savoir ‘Japanese Female Facial Expression (JAFFE)’ et ‘Multimedia Under standing Group (MUG)’, prouvent que les meilleures performances de reconnaissance, en termes de taux reconnaissance et de temps de réponse, sont obtenues en utilisant les caractéristiques HOG avec un classifieur SVM