EmotiRam-FAU: leveraging facial action units activation knowledge for emotion recognition on faces

Abstract

As pessoas entendem as emoções naturalmente, portanto, permitir que uma máquina faça o mesmo pode abrir novos caminhos para a interação humano-computador. As expressões faciais podem ser muito úteis para técnicas de reconhecimento de emoções, pois são as maiores transmissoras de pistas não verbais capazes de serem correlacionadas com emoções. Diversas técnicas são baseadas em Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para extrair informações em um processo de aprendizado de máquina. No entanto, CNNs simples nem sempre são suficientes para localizar pontos de interesse no rosto que possam ser correlacionados com emoções. Neste trabalho, pretendemos ampliar a capacidade das técnicas de reconhecimento de emoções propondo o uso de técnicas de reconhecimento de Unidades de Ação Facial (UAs) para reconhecer emoções. Esse reconhecimento será baseado no Facial Action Coding System (FACS) e computado por um sistema de aprendizado de máquina. Em particular, nosso método se expande sobre o EmotiRAM, uma abordagem para reconhecimento de emoção multi-cue, na qual melhoramos seu módulo de codificação facial.