Development of an interaction system based on face processing

Abstract

Hoy en día, la comunicación entre humanos y máquinas se ha vuelto muy recurrente debido a que las ordenadores están cada vez más presentes en todos los aspectos de nuestras vidas y es muy importante que la máquina entienda los sentimientos de la persona si desea tener una conversación lo más real posible. Este proyecto estudia varias soluciones para reconocer los sentimientos de los usuarios en el área de las expresiones faciales utilizando métodos de inteligencia artificial, en particular, algoritmos de aprendizaje automático basados ​​en investigaciones anteriores. A partir de este estudio, se hacen dos algoritmos con el mismo objetivo, predecir las emociones faciales mediante la captura de la cara del usuario a través de la cámara web, pero diferentes métodos. Para lograr este objetivo es necesario pasar por algunos pasos, desde capturar rostros hasta predecir emociones, que se explican en detalle en esta investigación. La parte final de este proyecto es probar ambos algoritmos con el objetivo de obtener sus precisiones y niveles de confianza y, luego, compararlos y definir qué solución es la mejor en función de los objetivos a alcanzar y el tipo de uso deseado.
Abstract:
Nowadays, communication between humans and machines has become very recurrent due to computers are more and more present in all aspects of our lives and it’s very important for the machine to understand the person’s feelings if it’s wanted to have a conversation as real as possible. This project studies several solutions for recognizing users’ feelings in the area of the facial expressions by using Artificial Intelligence methods, in particular, Machine Learning algorithms based on previous researches. From this study, it is made two algorithms with the same goal, to predict facial emotions by capturing the user’s face through webcam, but different methods. To achieve this objective is necessary to go through some steps, from capturing faces to predicting emotions, which are explained in detail in this research.
The final part in this project is testing both algorithms with the aim of getting their accuracies and levels of confidence and afterwards, comparing them and defining which solution is the best depending on the objectives to reach and the type of usage desired.