Robust Facial Expression Recognition Using Evidential Hidden Markov Model - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2017

Robust Facial Expression Recognition Using Evidential Hidden Markov Model

Résumé

A great challenge of practical significance in a recent research topic is to develop computer vision system which can automatically recognize a variety of facial expressions. Such an automated system enables to detect faces, analyzes and interprets facial expressions in a scene although the accomplishment of this task is rather strenuous. There are several related problems: detection of an image segment as a face, extraction of the facial expression information, classification of the expression (e.g., in emotion categories) and their recognition. In this paper, we proposed system that performs facial expression recognition using an Evidential Hidden Markov (Ev-HMM) model in order to manage efficiently the constraints related to facial expression recognition problem. An application of this method as part of improving the monitoring system in medical intensive care units is carried out through to analysis and interpretation of the patient face behavior. The experimental results are very exciting and have shown a promise of our automatic recognition system.
Un défi majeur et d'application importante sur un axe de recherche très actuel est le développement de système automatisé en vision par ordinateur de reconnaître une variété d'expressions faciales. Un tel système intelligent permet de détecter les visages, d'analyser et d'interpréter les expressions faciales dans une vidéo bien que la mise en œuvre d'un tel système est une tâche est plutôt ardue. Des aspects connexes à la réalisation de ce système que sont, la détection d'un segment d'image comme un visage, l'extraction de l'information de l'expression du visage, la classification de l'expression (par exemple, dans les catégories de l'émotion) et enfin la reconnaissance de cette dernière doivent être traités. Dans cet article, nous avons proposé un système de reconnaissance d'expressions faciales en utilisant un modèle de Markov caché évidentiel afin de gérer de façon efficiente les contraintes de reconnaissance d'expression faciale. Une application de cette méthode dans le cadre de l'amélioration du système de surveillance dans les unités de soins intensifs médicaux est effectuée par le biais d'une analyse et d'interprétation du comportement du visage du patient. Les résultats expérimentaux sont très intéressants et ont montré une promesse de notre système de reconnaissance automatique
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01448729 , version 1 (28-01-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01448729 , version 1

Citer

Arnaud Ahouandjinou, Eugène A Ezin, Kokou A Assogba, Mikael A Mousse, Bethel C a R K Atohoun, et al.. Robust Facial Expression Recognition Using Evidential Hidden Markov Model : Applied to medical videos sequences analysis. 2017. ⟨hal-01448729⟩
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