Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/123456789/3597
Title: Reconhecimento de expressões faciais utilizando árvore de decisão CART
Other Titles: Recognizing facial expressions using CART decision tree
Authors: OLIVEIRA, Ruy Guilherme Silva Gomes de
Keywords: Expressões faciais
Processamento de imagens
Reconhecimento de Padrões
Árvore de decisão
Facial expression
Image processing
Pattern recognition
Decision tree
Issue Date: 19-Jan-2015
Publisher: Universidade Federal do Maranhão
Abstract: O reconhecimento de expressões faciais compõe a base da computação afetiva. Ela possibilita a criação de aplicações tanto no domínio acadêmico como no domínio empresarial. O desafio de desenvolver tais ferramentas, consiste em como realizar o reconhecimento das expressões faciais a partir da análise de imagens digitais. Diversas metodologias de reconhecimento de expressões faciais foram desenvolvidas ao longo dos anos, cada uma com suas restrições e qualidades. Por isso, existe uma demanda contínua por novas metodologias, que sejam capazes de atender aos requisitos de sistemas não abrangidos pelas já desenvolvidas. Neste trabalho propõe-se uma metodologia capaz de reconhecer a expressão neutra e as seis expressões faciais universais, sendo elas: alegria, tristeza, raiva, medo, desgosto e surpresa. A metodologia proposta é composta por série de etapas, que exercem desde a extração das características da imagem até a classificação da expressão facial. A extração das características é realizada utilizando técnicas de processamento de imagens capazes de segmentar e extrair informações das feições do rosto. E a classificação é realizada utilizando-se a árvore de decisão CART, uma técnica de reconhecimento de padrões, que induz a expressão facial contida na imagem a partir da análise das características extraídas. A metodologia resultante alcançou uma acurácia de 54% nos testes realizados, um resultado promissor em se tratando de um problema que envolve sete classes diferentes.
Description: Abstract Facial expressions recognition is the base of a↵ective computing. It makes possible the development of a variety of applications. Emotionent is an example of these applications, it is a system capable of analyse customers reaction when seeing product prices. The challenge in these tools is recognizing facial expressions on digital images. There is a variety of methodologies developed to recognize facial expressions. Facial expression recognition is performed based on image processing and pattern recognition techniques. On pattern recognition, decision trees proved to be a promising approach on facial expression recognition, being an attractive technique to be applied on the development of a new methodology. Therefore, the main objective of this work is to develop a new facial expression recognition methodology based on decision trees capable of recognizing all six universal facial expressions and the neutral expression. The proposed methodology is composed of a series of stages that performs both facial characteristics extraction and facial expression classification. The resultant methodology reached 54% accuracy on tests performed with an image database. This is a promising result considering that the problem approached has seven classes. But it was verified that the methodology had difficulty to extract mouth characteristis. And based on its performance evaluation, it is possible to improve the results with the inclusion of more face characteristics.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3597
Appears in Collections:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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