Méthode automatique de reconnaissance des expressions faciales utilisant une représentation séquentielle
- Contexte : Les émotions humaines sont complexes à analyser, notament pour des spécialistes dans le cadre de l’accompagnement. Afin d’aider ces spécialistes à repérer des expressions et ainsi améliorer l’accompagnement, des méthodes de détection basées sur l’intelligence artificielle peuvent être utilisées, malgré le défi important que leur conception représente.
- Objectif : L’objectif principal de ce projet est de développer un modèle de détection des émotions à partir de deux méthodes d’analyse, les ondelettes et les caractéristiques géométriques (spatiale et temporale).
- Méthodologie :
- Effectuer des pré-traitements sur les ensembles de données de référence.
- Extraire les différentes caractéristiques pour permettre la détection des émotions
- Adopter la validation croisée à 10 plis et mesurer la performance des modèles.
- Résultats : les performances préliminaires du modèle pour la détection des émotions sont encourageantes
- Conclusion : Les résultats obtenus mettent en évidence l’efficacité de notre modèle pour la classification de séquence vidéo.
Présenté par
- Louis Vandenbossche, étudiante à la maîtrise en informatique (recherche)
- Yacine Yaddaden, professeur
