Reconnaissance Automatique Des Expressions Faciales Par Le Model De Markov Caché (mmc)
Résumé: Les émotions sont le meilleur moyen de communiquer des informations; et parfois elles portent plus d'informations que les mots. Récemment, il y a eu un grand intérêt pour la reconnaissance automatique de l'émotion humaine en raison de sa large application dans la sécurité, la surveillance, le marketing, la publicité et l'interaction homme-machine. Pour communiquer avec un ordinateur de manière naturelle, il est souhaitable d'utiliser des modes de communication humains plus naturels basés sur la voix, les gestes et les expressions faciales. A travers notre travail, nous avons proposé une approche pour la reconnaissance de l'expression faciale qui extrait les caractéristiques faciales en utilisant le modèle d'apparence active et utilise le système de codage (FACs) comme outil de représentation des expressions. Basé sur le modèle de Markov caché (HMM) en tant que classificateur probabiliste, le système de reconnaissance faciale présenté est capable de classer parmi les six expressions l'expression joie qui a été reconnue avec une précision de 94%. Les autres cinq expressions ne peuvent pas être distinguées aussi bien que nous nous attendions. Par conséquent, les travaux futurs prendront en compte la reconnaissance d'un plus grand nombre d'expressions.
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