Reconhecimento de ações faciais através das Wavelets de Gabor e análise de componentes principais

Abstract

Resumo: Diversos artigos têm sido publicados utilizando independentemente as Wavelets de Gabor e a Análise de Componentes Principais (PCA) no reconhecimento de ações faciais e expressões de emoção. Este trabalho propõe um sistema automático para reconhecer ações faciais em imagens de elevada complexidade baseado em Wavelets de Gabor seguido pelo PCA, aplicado na parte superior e inferior de uma face subtraída de sua face neutra média. As faces superior e inferior são segmentadas da imagem original e re-escalada para uma janela de dimensão 30 x 45. Uma técnica de pré-processamento que gera um volume reduzido de dados de saída é proposta. Uma taxa de reconhecimento de 87 % é obtida para classificar 7 ações faciais superior e uma taxa de 82% para reconhecer 7 ações faciais inferior, usando-se um classificador baseado em Redes Neurais. Sequências de imagens de indivíduos heterogêneos com movimentos de cabeça e com variação na luminosidade foram consideradas.

Abstract: Several research works have been published independently using the Gabor Wavelets and Principal Component Analysis (PCA) to recognize facial actions and emotion expressions. This work proposes an automatic system to recognize facial actions in images of increasing complexity using Gabor Wavelets followed by PCA applied in an upper and lower face subtracted from its neutral face average. The upper and lower faces are extracted from the original image and resized to a 30 x 45 dimensional window. A pre-processing technique that generates a reduced output data volume is proposed. A recognition rate of 87 % is obtained to recognize 7 upper facial actions and 82 % to 7 lower facial actions by using a Neural Network-based classifier. Image sequences from heterogeneous subjects with head motion and with luminosity variation have been considered.