Modelo ativo de aparência aplicado ao reconhecimento de emoções por expressão facial parcialmente oculta

Resumo

Expressões faciais são uma manifestação importante dos humores e emoções do ser humano. Algoritmos capazes de reconhecer expressões faciais e associá-las a emoções se fazem necessários para diversas aplicações e a técnica de aprendizado de máquina se mostra eficiente na solução desse desafio, que se torna ainda mais complexo quando regiões da face a ser analisada estão ocultas. Um Modelo Ativo de Aparência deve ser treinado de modo que seja capaz de reconstruir a parte oculta da face - cuja expressão facial e emoção associada foram previamente catalogadas em imagens estáticas. Filtros realçadores de características serão aplicados a essas imagens e métodos de redução de dimensionalidade serão utilizados na compressão dos dados. Este projeto de pesquisa tem como objetivo estudar e implementar um Modelo Ativo de Aparência robusto para reconstrução de partes ocultas da imagem e, em seguida, verificar sua eficiência em um classificador de emoções treinado com imagens sem oclusão. Resultados experimentais serão avaliados em várias bases públicas de dados para demonstrar a eficácia do método.