La reconnaissance des expressions de visage

Abstract

Notre objectif est l’étude des techniques de reconnaissance des expressions faciales dans un premier temps, puis la mise en œuvre d’un système de reconnaissance en choisissant celui qui peut nous offrir les meilleures performances au sens biométrique. Un état de l’art des approches récentes dans le domaine est établi, ce qui nous a guidés dans notre choix des techniques utilisées dans la conception de notre système de reconnaissance des expressions faciales. Notre approche est basée sur un prétraitement qui nous assure la préparation de l’image pour la soumettre à l’analyse. Cette dernière est basée sur une étape d’extraction des paramètres réalisée par les méthodes Analyse en composantes principale (ACP), Motifs Binaires Locaux (LBP) et Histogramme de Gradient Orienté (HOG). Ensuite ces descripteurs sont soumis à des classifieurs connu pour ses efficacités, sont le Perceptron Multi couche (MLP) et le réseau de neurone convolutionel (CNN). Les résultats obtenus sont encourageants et prometteurs, ils montrent une précision de taux de reconnaissance automatique des sept expressions faciales de 90.55% sur deux bases de données d’expression faciale JAFFE et NAFED.