Robust Facial Expression Recognition Using Evidential Hidden Markov Model : Applied to medical videos sequences analysis

Résumé : 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
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2017
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01448729
Contributeur : Arnaud Ahouandjinou <>
Soumis le : samedi 28 janvier 2017 - 20:25:10
Dernière modification le : jeudi 2 février 2017 - 01:01:49
Document(s) archivé(s) le : samedi 29 avril 2017 - 13:04:43

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  • HAL Id : hal-01448729, version 1

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Arnaud Ahouandjinou, Eugène Ezin, Kokou Assogba, Cina Motamed, Mikael Mousse, et al.. Robust Facial Expression Recognition Using Evidential Hidden Markov Model : Applied to medical videos sequences analysis. 2017. <hal-01448729>

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