Reconocimiento de expresiones faciales invariante a la posición del rostro usando CLM

• Autor: Yari Ramos, Yessenia Deysi
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/13354
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12773/13354
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Expresiones faciales; CLM; posición de la cabeza; imágenes monoculares; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

Este trabajo de investigación se enfoca en el reconocimiento de expresiones faciales invariantes a la posición de la cabeza en el espacio tridimensional. Para poder realizar todo este proceso se ha trabajado con constrainedLocalModel-CLM, el cual nos ayuda a encontrar los puntos característicos en una imagen que contiene el rostro humano. La cantidad de puntos que se ha considerado en el modelo es de 68 que cubren todo el rostro. Después de encontrar los puntos en la imagen, se usa un modelo en 3D (CANDIDE 3), el cual consta de 113 vértices, los cuales solo serán usados algunos puntos (tanto con el modelo 3D como con los puntos encontrados) que nos ayudarán a encontrar la posición del rostro en el espacio tridimensional. Teniendo ya la posición podemos generar los modelos correspondientes para cada una de las expresiones faciales (7 en total, neutro, alegría, tristeza, temor, disgusto, sorpresa y repugnancia) y de esta forma calculando la menor distancia se puede obtener la expresión correcta. El porcentaje de error producido con esta técnica, es de 5.7 %, siendo comparable con otra técnicas que puede resolver el mismo problema.