Sistema inteligente basado en wavelets bidimensionales y máquinas de vectores de soporte para el reconocimiento automático de emociones faciales

Abstract

El reconocimiento de emociones faciales es muy importante para la comunicación social. Por lo cual, a lo largo de los años se han realizado numerosos estudios e investigaciones sobre el reconocimiento automático de emociones.Generalmente, los sistemas de reconocimiento de emociones faciales se componen de las fases de pre procesamiento de la imagen, extracción de características y clasificación de la expresión facial.La presente tesis propone un método para el reconocimiento automático de emociones faciales en imágenes digitales. Este método utiliza ecualización de histogramas para mejorar las condiciones de iluminación como parte del preprocesamiento de imágenes, transformada de wavelet discreta bidimensional y algoritmo PCA para la extracción y reducción de características respectivamente. Finalmente se utiliza un clasificador SVM lineal para predecir la emoción.Los experimentos se realizaron usando la base de datos JAFFE. El sistema obtuvo una precisión promedio mayor al 93%. Además reconoció con mayor precisión las emociones: Felicidad, sorpresa y neutral; con lo cual se demostró la efectividad del sistema propuesto.