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Sciences et Technologies pour le Handicap

1960-2081
Publication abandonnée
 

 ARTICLE VOL 3/1 - 2009  - pp.63-93  - doi:10.3166/sth.3.63-93
TITRE
Reconnaissance d'expressions faciales en temps réel à partir d'une séquence vidéo

RÉSUMÉ
Cet article présente un système de reconnaissanced'expressions faciales en considérant les six émotions universelles (joie, dégoût, surprise, tristesse, colère, peur) définies par Ekman (Ekman, 1982), auxquelles s'ajoute l'expression neutre. La première étape de notre système est la localisation de visage avec les descripteurs de Haar. La deuxième étape est l'extraction automatique des points faciaux, qui est basée sur un modèle anthropométrique et sur la méthode de Shi-Thomasi. Afin de suivre ces points détectés, nous avons utilisé l'algorithme pyramidal de Lucas-Kanade. La dernière étape de notre système est la reconnaissance des expressions faciales basée sur la variation des distances par rapport à l'état neutre et sur une classification avec des séparateurs à vaste marge (SVM). Les performances et les limites du système de reconnaissance sont mises en évidence grâce à l'analyse d'un grand nombre de résultats


ABSTRACT
This article presents facial expressions recognition system considering the six universal emotions (happy, disgust, surprise, sadness, anger, fear) defined by Ekman (Ekman, 1982), as well as the neutral one. The first step in our system is facial feature extraction which is based on anthropometrical model and Shi-Thomasi method. The tracking of the detected points is based on the pyramidal algorithm of Lucas-Kanade. The last step in our systems is facial expression recognition. The proposed recognition algorithm is based on the variationof characteristic distances from the neutral state with support vector machines (SVM). The peformances and the limits of the recognition system are performed with te analysis of a great number of results.


AUTEUR(S)
F ABDAT, Choubeila MAAOUI, Alain PRUSKI

MOTS-CLÉS
Expressions faciales, classification, SVM, reconnaissance des expressions faciales, flux optique.

KEYWORDS
Facial expression, classification, SVM, facial expression recognition, optical flow.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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