Expressões Faciais

Primeira Versão (não registrada)
 
A emoção é volátil e dinâmica, muda constantemente e afeta diretamente as ações do usuário/agente gerando atitudes positivas e/ou negativas em um ambiente.

Em contrapartida, a personalidade é muito mais estável, porém muito mais difícil de ser extraída durante a interação humano-computador podendo predizer as necessidades e comportamento do usuário.

Para Ekman, segundo Leão (2010) em um de seus trabalhos sobre as expressões faciais humanas, demonstra evidências que suportam a universalidade das expressões faciais. Essas “expressões faciais universais” são as que representam felicidade, tristeza, raiva, medo, surpresa e aversão (Ekman, 1994). Também foram estudadas as expressões em diversas culturas e tipos faciais (ocidentais, africanos, chineses, japoneses, por exemplo). Ekman desenvolveu um sistema de codificação para as expressões faciais onde os movimentos faciais são descritos como um conjunto de action units (AU). Cada AU tem como base estudos relacionados à anatomia dos músculos faciais. Muitos pesquisadores se inspiraram nessas AU fazendo o uso de processamento de imagem e vídeo para automaticamente rastrear características faciais e então utilizá-las para categorizar as diferentes expressões.

Vários pesquisadores tal como Pantic e Rothkrantz, ainda segundo Leão (2010) fornecem um apanhado de abordagens diferentes utilizadas na tentativa de fazer o reconhecimento automático de expressões faciais.
Assim, Leão descreve um sistema de detecção automática, em tempo real, que utiliza como entrada um vídeo ou as imagens capturadas através de uma webcam. Inicialmente ocorre a detecção da face do indivíduo na tomada de vídeo e a marcação de pontos, denominados pontos de leitura, em regiões de interesse (olhos e boca, por exemplo).

 

Regiões de interesse apontadas pelo sistema implementado na faceinicialmente detectada

 

Para a utilização da implementação basta que o usuário execute a aplicação. A captura das imagens é feita através da webcam ou do vídeo e, assim, é iniciado o algoritmo detector automático de expressões faciais que é utilizado até que a face do usuário seja detectada. Após isso, o mesmo algoritmo é executado na região da face encontrada para segmentar as regiões dos olhos esquerdo e direito, boca e nariz. No término dessa etapa esse algoritmo deixa de ser executado. Na próxima etapa o algoritmo de fluxo óptico entra em execução para realizar a leitura contínua da movimentação dos pontos colocados nas diferentes regiões da face. As mudanças na movimentação dos pontos em relação à distância inicial entre esses pontos na face inicial, que é interpretada como neutra, caracteriza a presença de algumas AU, além da presença ou ausência de rugas.


Movimentos faciais e classificação da expressão facial

Segunda Versão (em desenvolvimento)

É uma evolução das pesquisas realizadas no Expressões Faciais 1.0.

A primeira versão do Expressões Faciais descrita por Leão(2010), se limita a detectar o aparecimento de um conjunto Action Units (AU), descritas por Ekman(1994), analisando o Fluxo Optico de pontos de controle colocados em uma imagem de face humana como sugerido por Leão(2011). 

A segunda versão busca estimar a intensidade de uma expressão detectada, analisando as minúcias das AU que a compõe e, caso necessário, utilizando mais pontos de controle no Fluxo Optico.

Detectar a intensidade das expressões faciais pode ser um fator relevante para sistemas de recomendação, ou sistemas que lidam com a personalização da informação. Além disso, a medição da intensidade de uma expressão pode auxiliar a solucionar um problema em aberto na área de computação afetiva que é o da distinção entre uma expressão facial espontânea e uma expressão facial forçada.

Início do software, calibrando as regiões de interesse apontadas pelo sistema em desenvolvimento.

Atualmente pesquisas estão sendo realizadas para evoluir o software experimental e em breve pretende-se lançar uma versão que consegue estimar a intensidade de uma expressão facial.

 
Pesquisadores envolvidos
Primeira Versão:
L. P. Leão
Leonardo Nougueira Matos (Orientador)
Maria Agusta S. N. Nunes (Co-orientadora)

Segunda Versão:

Jovan Andrade (Mestrando)
Leonardo Nougueira Matos (Orientador)
Maria Agusta S. N. Nunes (Co-orientadora)
 

Referências

Ekman, P.. Strong Evidence For Universals In Facial Expressions. Psychol. Bull., 1994. 

Leao, L. P. Detecção De Expressões Faciais Para Plataforma Moodle. 2010. Trabalho De Conclusão De Curso. (Graduação Em Ciência Da Computação)  - Universidade Federal De Sergipe.  

Leao, L. P. ; Matos, L. N. ; Nunes, M. A. S. N. . Detecção De Expressões Faciais: Uma Abordagem Baseada Em Análise Do Fluxo Optico. In: Wticg, 2011, Salvador. Wticg 2011, 2011. 

Leao, L. P. ; BEZERRA, J. S. ; MATOS, L. N. ; NUNES, M. A. S. N. . DETECÇÃO DE EXPRESSÕES FACIAIS: UMA ABORDAGEM BASEADA EM ANÁLISE DO FLUXO ÓPTICO. Revista GEINTEC, Gestão, Inovação e Tecnologias, v. 2, p. 472-489, 2012.