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Defesa de Tese de Doutorado Nº 328: " Reconhecimento de Expressões Faciais Utilizando Estimação de Movimento"

O aluno Hemir da Cunha Santiago vai apresentar seu trabalho no dia 7 de fevereiro, às 8h, no Anfiteatro do CIn-UFPE Início: 07/02/2017 às 08:00 Término: 07/02/2017 às 00:00 Local: Anfiteatro do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 328

Aluno: Hemir da Cunha Santiago
Orientador: Prof. Tsang Ing Ren
Título: Reconhecimento de Expressões Faciais Utilizando Estimação de Movimento
Data: 07/02/2017
Hora/Local: 8h – Centro de Informática - Anfiteatro
Banca Examinadora:
Prof. Cleber Zanchettin (UFPE / Centro de Informática)

Prof. Carlos Alexandre Barros de Mello  (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Francisco Madeiro Bernardino Junior (UPE / Escola Politécnica de Pernambuco)
Prof. Robson Cavalcanti Lins (UNICAP / Departamento de Estatística e Informática)
Prof. Hae Yong Kim (USP / Departamento de Engenharia de Sistemas Eletrônicos)


RESUMO:

As expressões faciais fornecem sinais sensíveis sobre a resposta emocional e exercem um papel fundamental na interação humana e comunicações não-verbais. Contudo, este tipo de comunicação ainda é considerada complexa para sistemas digitais. Neste trabalho, propomos um novo extrator de características que utiliza a estimação de movimento para o reconhecimento de expressões faciais. Nesta abordagem, o movimento é codificado usando a estimação de movimento entre diferentes imagens da mesma face (ou similar). A imagem da expressão facial é comparada com a imagem mais similar de cada expressão facial da base de treinamento, a maior similaridade é obtida usando a função de Similaridade Estrutural (SSIM - Structural Similarity Index). Nós também propomos uma nova versão do algoritmo Redução Adaptativa de Área de Busca (MARSA - Modified Adaptive Reduction of the Search Area) para calcular o vetor de movimento. O método proposto compara os vetores de movimento, usando a Distância Euclidiana, a vários vetores de coordenadas com as maiores ocorrências dentre todos os vetores de movimento obtidos durante a fase de treinamento, a partir dessa comparação são gerados os vetores de distâncias euclidianas usados para o reconhecimento do movimento. Finalmente, utilizamos uma SVM (Support Vector Machine) para a classificação da expressão facial. Diversas bases de imagens e vídeos de faces reproduzindo expressões faciais foram utilizadas para os experimentos, o critério para escolha das bases foi a frequência com que são utilizadas em outros trabalhos do estado da arte: Cohn-Kanade (CK), Extended Cohn-Kanade (CK+), Japanese Female Facial Expression (JAFFE), MMI e CMU Pose, Illumination, and Expression (CMU-PIE). Os resultados experimentais demostram taxas de reconhecimento das expressões faciais compatíveis e, em alguns casos, superiores ao estado da arte, comprovando a eficiência do método proposto.

Palavras-chave: Extração de características, casamento de bloco, estimação de movimento, reconhecimento de expressões faciais.
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