La reconnaissance automatique des émotions peut être une solution pour permettre une approche nouvelle de la satisfaction d’une population.

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises ont recours à de nombreuses méthodes afin de vérifier la satisfaction de leurs produits ou de leurs affaires. Cependant, ces solutions peuvent être coûteuses à la fois d’un point de vue monétaire, mais aussi humain. Ainsi, la reconnaissance faciale des émotions au travers d’une image issue d’une caméra pourrait offrir une solution pratique et non-invasive pour permettre une étude de satisfaction.

L’objectif principal est de développer un système capable de reconnaître les émotions d’une personne au travers de caractère physiologique.

Au travers du traitement d’images à l’aide d’algorithme LPB (Local Binary Pattern) et SVM-multiclass (Support Vector Machine), nous avons pu classer et séparer les données de manière linéaire et ordonnée afin de créer un modèle prédisant les émotions.

Les résultats préliminaires sont encourageants, mais peuvent être améliorés et nous prévoyons une implémentation en temps réel à l’aide d’une caméra ou d’une webcam.