ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ ЭМОЦИЙ

FACIAL EMOTION RECOGNITION USING COMPUTER VISION

Lidiia Sviridova

pHd student, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology,

Russia, Krasnoyarsk

Angelina  Zhukowskaya

pHd student, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology,

Russia, Krasnoyarsk

 Dmitriy Manylov

pHd student, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology,

Russia, Krasnoyarsk

АННОТАЦИЯ

В этой статье рассматривается основная концепция теории обнаружения эмоций и методы автоматического обнаружения эмоций. Актуальность этой темы состоит в необходимости создания системы, которая автоматически обнаруживает изменения положения различных частей человеческого тела, особенно анализ выражений лица.

ABSTRACT

This article discusses the basic concept of the theory of detection of emotions and methods for automatic detection of emotions. The relevance of this topic is the need to create a system that automatically detects changes in the position of various parts of the human body, especially the analysis of facial expressions.

Ключевые слова: эмоции; компьютерное зрение; интеллектуальная система.

Keywords: emotions; computer vision; intelligent system.

Без проявления и анализа эмоций невозможно полноценно общаться в социуме. Именно из-за этого для разработки современных-человеко-машинных систем очень важно использовать методы автоматического распознавания эмоций.

Логично будет анализировать визуальную информацию, так как люди чаще всего распознают эмоции глазами. Поэтому, автоматизируя этот процесс, нужно основываться на использовании методов и средств компьютерного зрения.

Чтобы распознать выражение лица, интеллектуальная система должна определить, существует ли лицо на входе или нет, затем выполнить извлечение признаков и выполнить процесс распознавания.

Метод Виолы-Джонса [1] является наиболее часто используемым методом для нахождения лица. Было проведено множество экспериментов, но точность алгоритма обнаружения лица все еще недостаточно высока для различных входных параметров, поэтому задача создания алгоритма общего назначения связана с изображением. Благодаря своей скорости и эффективности, детектор лица Виолы-Джонсона основан на основной идее: полное представление изображения, создание классификатора на основе алгоритма адаптивного бустинга (AdaBoost) и комбинация классификаторов для формирования каскадной структуры. С этими идеями вы можете создать детектор лица, который может работать в режиме реального времени. Метод основного компонента и вейвлет-преобразование используются для получения свойств изображения. В задачах распознавания лиц он успешно используется для сравнения компонентов, которые характеризуют цветные изображения с теми, которые описывают неизвестные изображения [2].

Одним из основных способов распознавания эмоций человека другим человеком является анализ визуальной информации. Поэтому автоматизация этого процесса, очевидно, должна быть основана на использовании методов и средств компьютерного зрения.

Компьютерное зрение — это научная область, в которой изучаются теория и фундаментальные алгоритмы анализа изображений объектов и сцен [3]. Часто вместо понятия «компьютерное зрение» используется «машинное зрение» или «техническое зрение». Но последние концепции относятся к более общей научной и практической области, которая включает в себя все этапы создания систем, основанных на обработке и анализе видеоинформации. Здесь рассматриваются:

- осветительные схемы для объектов и сцен;

-сенсорные свойства, количество, положение, калибровка и выравнивание;

- обработка инструментов и изображений;

- алгоритм обработки и реализации.

Выражение лица дает сигнал об эмоциональном состоянии и играет важную роль в изучении психологических явлений и развитии невербального общения. Выражения лиц стимулируют социальное поведение, сигнализируют о коммуникативных намерениях и связаны с производством речи. Большинство систем распознавания выражений лица основаны только на шести основных эмоциях: удивление, страх, отвращение, гнев, счастье, грусть. В повседневной жизни, однако, эти шесть основных эмоций встречаются относительно редко, и эмоции чаще всего передаются посредством тонких изменений в одной или двух отдельных чертах, например, сжатие губ. Люди способны иметь тысячи выражений лиц, которые различаются по сложности, интенсивности и значению [4].

Наибольшая трудность, с которой сталкиваются исследователи в автоматических системах, это классификация напрямую по основным эмоциям. Наиболее важной можно назвать работу Экмана и Фризена [5], которые создали наиболее широко используемую систему для классификации выражений лица человека [6].

Алгоритм автоматического распознавания эмоций можно разбить на несколько этапов [7]:

1. Регистрация изображения;

2. Первичная обработка изображения;

2. Выделение лица на изображении;

3. Выделение элементов лица;

4. Выделение ключевых точек на лице;

5. Классификация эмоций.

Предварительная обработкой может являться уменьшение шума, геометрия и преобразование цвета. Причины возникновения шума - ошибки в конструкции средств регистрации изображений, плохое освещение сцены, механическое воздействие на оборудование, расположение объектов интереса и шум в канале передачи информации. Можно использовать усредняющие фильтры или фильтры, основанные на статистике упорядочения, чтобы избежать шума [8].

Автоматическое распознавание выражений лица является важной частью мультимодального интерфейса между взаимодействием человека с компьютером и компьютерным параллелизмом. Чтобы точно распознать эмоции по выражению лица, вам нужно выбрать правильный метод предварительной обработки изображения, извлечение визуальных признаков для выражения лица и методы классификации эмоций.

В заключение стоит отметить, что автоматическое распознавание эмоций может быть эффективно применено в различных интеллектуальных человеко-машинных системах.Чтобы точно распознать эмоции по выражению лица, нужно выбрать правильные методы предварительной обработки изображения, извлечения визуальных признаков для выражения лица и методы классификации эмоций.

Список литературы:

1. Viola P., Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features //Proceedings of the 2001 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition. CVPR 2001. – IEEE, 2001. – Т. 1. – С. I-I.
2. Чанг Б. Т. Т., Хоанг Ф. Н., Спицын В. Г. Распознавание лиц на основе применения метода Виолы-Джонса, вейвлетспреобразования и метода главных компонент //Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2012. – Т. 320. – №. 5.
3. Визильтер, Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий. / Ю.В. Визильтер, С.Ю. Желтов, А.В. Бондаренко, М.В. Ососков. – М.: Физматкнига, 2010. – 672 с.
4. Lien J. J. J. Automatic recognition of facial expressions using hidden Markov models and esti of expression intensity. — University of Pittsburg, 1998. 
5. Ekman P., Friesen W. V. Facial action coding system: A technique for the measurement of facial movement, consulting psychologists press //Palo Alto. – 1978.
6. Лугуев Т. С. Методы компьютерного анализа выражения человеческого лица //Известия Южного федерального университета. Технические науки. – 2013. – №. 5 (142).
7. Ян С. Автоматические распознавание эмоций пользователя для организации интеллектуального интерфейса //Молодежный научно-технический вестник. – 2013. – №. 9. – С. 32-32.
8. Ахметшин Р. И., Кирпичников А. П., Шлеймович М. П. Распознавание эмоций человека на изображениях //Вестник Казанского технологического университета. – 2015. – Т. 18. – №. 11.