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Reconocimiento de expresiones faciales
El reconocimiento de expresiones faciales es parte de la inteligencia artificial que tiene como objetivo principal la realización de estudios de comportamiento o bien la detección de enfermedades para su siguiente rehabilitación. Las expresiones faciales no solo son una manifestación perceptible del estado cariñoso, la actividad cognitiva, la personalidad y las enfermedades de cada persona, sino son fundamentales para facilitar las comunicaciones y las interactúes entre humanos. Estas expresiones asisten a trasmitir señales de comunicación no verbal en las interactúes faciales y pueden facilitar el comprensión del significado del lenguaje hablado. Se procesan las imágenes y se extraen 2 géneros de factores de diferentes sujetos: los factores en valores reales y los factores binarios. Los factores en valores reales tienen un valor determinado dependiendo de la distancia medida, que se mide en número de pixeles. Al tiempo que los factores binarios señalan la presencia (1) o bien ausencia (0) de tal factor. 1. Incremento de la distancia de la ceja – Distancia entre el punto de unión de la parte superior y también inferior del párpado y la punto central inferior de la ceja. 2. Distancia entre el párpado superior y la ceja – Distancia entre la parte superior del párpado y la superficie de la ceja. 3. Distancia entre cejas – Distancia entre el centro de las extremidades inferiores de las cejas. 4. Distancia entre el párpado superior y el inferior 5. Grosor del labio superior 6. Grosor del labio inferior 7. Anchura de la boca – Distancia entre las puntas de el rincón del labio. 8. Apertura de la boca – Distancia entre la superficie inferior del labio superior y la superficie superior del labio inferior. 1. Dentición superior – Presencia o bien ausencia de los dientes superiores. 2. Dentición inferior – Presencia o bien ausencia de los dientes inferiores. 3. Frente – Presencia o bien ausencia de arrugas en la parte superior de la frente. 4. Líneas de las cejas – Presencia o bien ausencia de arrugas en la zona por sobre las cejas. 5. Líneas de la nariz – Presencia o bien ausencia de arrugas en la zona que se extiende sobre la nariz. 6. Líneas de la barbilla – Presencia o bien ausencia de arrugas en la zona de la barbilla justo bajo el labio inferior. 7. Líneas naso-labiales – Presencia o bien ausencia de arrugas en los dos lados de la nariz en la en la zona de sobre el labio superior. En el caso de los factores en valores reales que se presentan simétricamente a los dos lados de la cara, se consigue un promedio de las 2 mediciones y más tarde se normalizan los valores con relación a la imagen neutral. Los factores binarios son caracterizados por la presencia o bien ausencia de las contracciones de los músculos faciales. Para advertir dichas contracciones se puede emplear un algoritmo de detección de contornos para determinar si el patrón está presente o bien ausente. Los factores logrados en el procesado de imágenes se equiparan con las imágenes de la base de datos para computar los resultados. En diferentes proyectos sobre reconocimiento de expresiones faciales, hoy se acostumbra a conseguir una media de un noventa por ciento de aciertos. Todo esto depende de la expresión analizada, en tanto que, por lo general, se consiguen más aciertos en una expresión neutral o bien de sorpresa, que en una de desazón o bien temor.
Expresión de sorpresa Parámetros en valores reales
Factores en valores reales Parámetros binarios
Factores binarios
