Resumen:
|
[CA] L’habilitat d’identificar les expressions facials de les persones es trivial per als éssers
humans. Per aquest motiu, un sistema automàtic amb aquesta capacitat seria un gran
pas en el camí cap a la interacció ...[+]
[CA] L’habilitat d’identificar les expressions facials de les persones es trivial per als éssers
humans. Per aquest motiu, un sistema automàtic amb aquesta capacitat seria un gran
pas en el camí cap a la interacció persona-màquina. En aquest treball es descriu una
aproximació per a intentar resoldre aquest problema. A més a més, el sistema deu poderse
utilitzar per un robot així com poder interactuar amb un sistema multiagent (MAS).
El sistema utilitza un algorisme que es basa, primerament, en l’extracció de punts característics
de les imatges facials. Mitjançant aquests punts es calculen certes distàncies
preestablertes. Aquestes distàncies seran usades per a entrenar models estadístics, tals
com: k-veïns més propers, xarxes neuronals artificials, màquines de vectors de suport i
arbres aleatoris. A més a més, es formalitzen, avaluen i comparen tres aproximacions,
cadascuna millorant l’anterior, que permeten el reconeixement automàtic d’emocions a
partir d’imatges facials
[-]
[ES] La habilidad de identificar las expresiones faciales de las personas es trivial para los
seres humanos. Por este motivo, un sistema automático con esta capacidad sería un gran
paso en el camino hacia la interacción ...[+]
[ES] La habilidad de identificar las expresiones faciales de las personas es trivial para los
seres humanos. Por este motivo, un sistema automático con esta capacidad sería un gran
paso en el camino hacia la interacción persona-máquina. En este trabajo se describe una
aproximación para intentar resolver este problema. Además, el sistema debe poderse utilizar
para un robot así como poder interactuar con una sistema multiagente (MAS). El
sistema usa un algoritmo que se basa, primeramente, en la extracción de puntos característicos
de las imágenes faciales. Mediante estos puntos se calculan ciertas distancias
preestablecidas. Estas distancias serán usadas para entrenar modelos estadísticos, tales
cómo: k-vecinos más cercanos, redes neuronales artificiales, máquinas de vectores de soporte
y árboles aleatorios. Además, se formalizan, evalúan y comparan tres aproximaciones,
cada una mejorando la anterior, que permiten el reconocimiento automático de
emociones a partir de imágenes faciales.
[-]
[EN] The ability to identify facial expressions of people are trivial for humans. Therefore,
an automated system with this capability would be a great step in the path to humancomputer
interaction. This paper describes ...[+]
[EN] The ability to identify facial expressions of people are trivial for humans. Therefore,
an automated system with this capability would be a great step in the path to humancomputer
interaction. This paper describes an approach in order to solve this problem. In
addition, the system must be able to be used by a robot as well as to interact with a multiagent
system (MAS). The system use an algorithm which is based primarily on extracting
feature points of facial images. These points will be used in order to calculate certain
preset distances. These distances will be used to train statistical models, such as k-nearest
neighbors, neural networks, support vector machines and random trees. In addition, it
will be described, it will be evaluated and it will be compared three approaches, each one
improving the predecessor, in order to allow the automatic recognition of emotions from
facial images
[-]
|