Detección automática de puntos significativos en imágenes fijas para la clasificación de emociones faciales

Abstract

En este trabajo se abordan técnicas para detección de emociones faciales en imágenes fijas. Se enfatizan las técnicas basadas en las unidades de acción en el rostro: cejas, ojos, nariz y boca, y puntos significativos situados sobre ellas. Luego se justifica la necesidad de encontrar dichos puntos significativos de forma automática y se dedica buena parte de la tesis a explicar la implementación de los algoritmos de detección de rostros y emociones faciales, usando el método de Viola-Jones. Luego de aislar todas las unidades de acción, se detectan los puntos extremos en las cejas con un algoritmo de multi-umbralizado basado en Otsu, apertura morfológica y esqueletización. Los resultados fueron evaluados con una base de datos de 43 imágenes de JAFFE y 7 complementarias, adquiridas para la ocasión. La precisión lograda es del orden de 1 mm y el tiempo de ejecución es del orden de 1 s, por lo que resultan alentadores los resultados, que se deben seguir mejorando, no obstante, en versiones futuras.