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Latacunga, Ecuador
El análisis automático de la expresión facial representa un desafío significativo en la visión por computadora, con aplicaciones en interacciones humano-computadora, robots sociales y más. Este estudio desarrolla un método innovador para reconocer expresiones faciales utilizando la verificación de elementos móviles y seguimiento de nodos en video. Se genera un gráfico facial por cada marco de video, extrayendo características al medir proporciones en el gráfico. Se clasifican siete expresiones, incluyendo la neutral, mediante máquinas de vectores de soporte y otros clasificadores, utilizando la base de datos JAFFE. Nuestro método no usa unidades de acción, evitando errores de identificación y mejorando la precisión. Los resultados demuestran que este enfoque es eficaz para identificar expresiones mediante el análisis de movimientos faciales.
Automatic facial expression analysis presents a significant challenge in computer vision, with applications in human-computer interactions, social robots, and more. This study develops an innovative method for recognizing facial expressions using the verification of moving elements and tracking nodes in video. A facial graph is generated for each video frame, extracting features by measuring proportions in the graph. Seven expressions, including the neutral one, are classified using support vector machines and other classifiers, utilizing the JAFFE database. Our method does not use action units, thereby avoiding identification errors and improving accuracy. The results demonstrate that this approach is effective for identifying expressions through the analysis of facial movements.
