Résumé:
La reconnaissance des émotions faciales représente une avancée majeure dans divers
domaines, y compris celui de la surveillance médicale. Ce projet se concentre sur la
conception et l'implémentation d'un système de reconnaissance des émotions faciales,
mettant particulièrement l'accent sur son intégration dans le domaine médical. L'objectif
principal est de créer un modèle efficace capable d'évaluer l'état émotionnel des patients en
temps réel. Nous avons pu concevoir modèle CNN et l'entraîner sur une base de données
améliorée, basée sur Fer2013. Nos résultats ont montré une précision d'environ 68 % sur les
données de test, ce qui indique une performance prometteuse pour notre approche. En
utilisant ce modèle, notre application vise à fournir aux professionnels de la santé un outil
précieux pour détecter et analyser les expressions faciales des patients de manière continue,
améliorant ainsi la qualité des soins et la réactivité médicale.
