Improving recognition and identification of facial areas involved in Non-Verbal Communication by feature selection

Abstract

Abstract-Meaningful Non-Verbal Communication (NVC) signals can be recognised by facial deformations based on video tracking. However, the geometric features previously used contain a significant amount of redundant or irrelevant information. A feature selection method is described for selecting a subset of features that improves performance and allows for the identification and visualisation of facial areas involved in NVC. The feature selection is based on a sequential backward elimination of features to find a effective subset of components. This results in a significant improvement in recognition performance, as well as providing evidence that brow lowering is involved in questioning sentences. The improvement in performance is a step towards a more practical automatic system and the facial areas identified provide some insight into human behaviour.

Modelagem computacional para reconhecimento de emoções baseada na análise facial

“…Com isso, as taxas de acerto foram de 100% para a alegria, 70% para a tristeza, 90% para a raiva e 80% para as demais emoções, obtendo acerto médio de 83,3%. Dentre os trabalhos em que a análise das emoções é feita por algoritmos supervisionados, os métodos baseados em aparência são mais predominantes (Anderson and McOwan, 2006;Hu et al, 2008;Wang et al, 2008;Li et al, 2008;Shih et al, 2008;Rabie et al, 2008;Shan et al, 2009;Orrite et al, 2009;Dahmane and Meunier, 2011;Sarvadevabhatla et al, 2011;Khan et al, 2013;Chen et al, 2013) se comparados aos métodos baseados em geometria (Cohen et al, 2003;Khan et al, 2006;Kotsia and Pitas, 2007;Caridakis et al, 2007;Valstar, 2008;Khan et al, 2009;Yang et al, 2009;Paleari et al, 2010;Sheerman-Chase et al, 2013). Nesta tese, apenas métodos baseados em geometria são utilizados na etapa supervisionada e, por isso, alguns trabalhos que se valem destes métodos são descritos a seguir.…”

“…Wang, 2005;Shan et al, 2009;Orrite et al, 2009;Sarvadevabhatla et al, 2011). No entanto, a investigação específica deste tema ainda é recente, e um número menor de trabalhos pode ser encontrado (Yang et al, 2009;Paleari et al, 2010;Wang et al, 2012;Sheerman-Chase et al, 2013).…”