Facial Expression recognition using Deep Learning Convolutional Neural Networks
Nome: ANDRÉ TEIXEIRA LOPES
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 03/03/2016
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| THIAGO OLIVEIRA DOS SANTOS | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| ALBERTO FERREIRA DE SOUZA | Examinador Interno |
| EDILSON DE AGUIAR | Coorientador |
| SIOME KLEIN GOLDENSTEIN | Examinador Externo |
| THIAGO OLIVEIRA DOS SANTOS | Orientador |
Resumo: O reconhecimento de expressões faciais tem sido uma área de pesquisa ativa nos últimos dez anos, com uma área de aplicação em crescimento como animação de personagens e neuro-marketing. O reconhecimento de uma expressão facial não é um problema fácil para métodos de aprendizagem de máquina, dado que pessoas diferentes podem variar na forma com que mostram suas expressões. Até uma imagem da mesma pessoa em uma expressão pode variar em brilho, cor de fundo e posição. Portanto, reconhecer expressões faciais ainda é um problema desafiador em visão computacional.
Para resolver esses problemas, nesse trabalho, nós propomos um sistema de reconhecimento de expressões faciais que usa redes neurais de convolução. Geração sintética de dados e diferentes operações de pré-processamento foram estudadas em conjunto com várias arquiteturas de redes neurais de convolução. A geração sintética de dados e as etapas de pré-processamento foram usadas para ajudar a rede na seleção de características. Experimentos foram executados em três bancos de dados largamente utilizados (CohnKanade, JAFFE, e BU3DFE) e foram feitas validações entre bancos de dados(i.e., treinar em um banco de dados e testar em outro). A abordagem proposta mostrou ser muito efetiva, melhorando os resultados do estado-da-arte na literatura.
