Communication without words

This paper describes emotion recognition system based on facial expression. A fully automatic facial expression recognition system is based on three steps: face detection, facial characteristic extraction and facial expression classification. We have developed an anthropometric model to detect facial feature points combined to Shi&amp, Thomasi method. The variations of 21 distances which describe the facial features deformations from the neutral face, were used to coding the facial expression. Classification step is based on SVM method (Support Vector Machine). Experimental results demonstrate that the proposed approach is an effective method to recognize emotions through facial expression with an emotion recognition rate more than90% in real time. This approach is used to control music player based on the variation of the emotional state of the computer user.

Human-Computer Interaction Using Emotion Recognition from Facial Expression

Over the last two decades, the advances in computer vision and pattern recognition power have opened the door to new opportunity of automatic facial expression recognition system. In this work, we have introduced a new feature-based approach for facial expressions recognition. The proposed approach provides full automatic solution to identify human expressions as well as overcoming facial expressions variation and intensity problems. Facial features component were automatically detected and segmented. Then, we have detected facial feature points which go with facial expression deformations. Afterwards, distances between these points were computed and used through Data mining technique to generate a set of relevant prediction rules able to classify facial expressions. We took into account the intensity of JOY expression. Thus, we have defined SMILE expression as the lowest intensity of JOY. Seven facial expression classes were defined: JOY, SMILE, SURPRISE, DISGUST, ANGER, SADNESS, and FEAR We have appraised experimental study to evaluate the performance of the proposed solution.

Automatic Facial Expression Recognition System

Cette thèse traite de l'utilisation de deux types d'activités physiologiques pour détecter les émotions dans le cadre de "l'affective computing" : l'activité du système nerveux central (le cerveau) et l'activité du système nerveux périphérique. L'activité centrale est mesurée par l'utilisation d'électro-encéphalogrammes (EEGS). L'activité périphérique est mesurée au moyen des capteurs suivants : un capteur de réponse cutané galvanique (GSR); une ceinture de respiration; un pléthysmographe, et un capteur de température cutanée. Les résultats de cette thèse démontrent l'intérêt de ces sources d'information et des méthodes de reconnaissance de forme et d'apprentissage artificiel pour la détection des émotions dans l'espace "valence-arousal". Bien que les signaux EEG soient plus avantageux que les signaux périphériques pour détecter les émotions sur de courtes fenêtres temporelles, la fusion des deux types d'information permet d'augmenter la précision de reconnaissance. Ces résultats ont été également validés pour une interface homme-machine de type jeu-vidéo. CHANEL, Guillaume. Emotion assessment for affective computing based on brain and peripheral signals. Thèse de doctorat : Univ. Genève, 2009, no. Sc. 4123 URN : urn:nbn:ch:unige-47084 DOI : 10.13097/archive-ouverte/unige:4708

/pdf/emotion-assessment-for-affective-computing-based-on-brain-1fhd6yqi20.pdf

Emotion assessment for affective computing based on brain and peripheral signals

Mémoire de fin d'études

L'objectif de ce travail est l'analyse et la classification d'expressions faciales. Des experiences en psychologie ont permis de mettre en evidence le fait que l'etre humain est capable de reconnaitre les emotions sur un visage a partir de la visualisation de l'evolution temporelle de certains points caracteristiques de celui-ci. Nous avons donc tout d'abord propose un systeme d'extraction automatique des contours des traits permanents du visage (yeux, sourcils et levres). Dans ce travail nous nous interessons au probleme de la segmentation des yeux et des sourcils. La segmentation des contours des levres est basee sur un travail precedent developpe au sein du laboratoire. L'algorithme propose pour l'extraction des contours des yeux et des sourcils est constitue de trois etapes : d'abord la definition de modeles parametriques pour modeliser au mieux le contour de chaque trait ; ensuite, les modeles choisis sont initialises sur les images a segmenter grâce a l'extraction d'un ensemble de points caracteristiques ; enfin, les modeles initiaux sont ajustes finement en tenant compte d'information de gradient de luminance. La segmentation des contours des yeux, des sourcils et des levres conduit a ce que nous appelons des squelettes d'expressions. Pour mesurer la deformation des traits caracteristiques, cinq distances caracteristiques sont definies sur ces squelettes. Base sur l'etat de ces distances un ensemble de regles logiques est defini pour chacune des expressions considerees : Sourire, Surprise, Degout, Colere, Peur, Tristesse, Neutre. Ces regles sont compatibles avec la norme MPEG-4 qui fournit une description des transformations subies par chacun des traits du visage lors de la production des six expressions faciales universelles. Cependant le comportement humain n'etant pas binaire, une expression pure est rarement produite. Pour pouvoir modeliser le doute entre plusieurs expressions et le cas des expressions inconnues, les Modeles de Croyance Transferables sont utilises comme pro cessus de fusion pour la classification des expressions faciales. Le systeme de reconnaissance developpe tient compte de l'evolution au cours du temps des deformations des traits du visage. Dans la perspective d'un systeme audio-visuel de reconnaissance d'expressions emotionelles, une etude preliminaire sur des expressionse vocales a aussi ete menee.

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Segmentation des Traits du Visage, Analyse et Reconnaissance des Expressions Faciales par les Modèles de Croyance Transférable.

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