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La tête : centrale de la communication
Theorie Neo-Darwinienne
Les expressions faciales
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Table des matières
Introduction Générale
I Etat de l’art
1 Etat de l’art sur la reconnaissance automatique d’expression faciales
1.1 Introduction
1.2 La t^ete : centrale de la communication
1.3 Notions sur les emotions
1.3.1 Denition de l’emotion
1.3.2 Modele theorique de l’emotion
1.3.2.1 Theorie physiologique
1.3.2.2 Theorie Neo-Darwinienne
1.3.3 Types d’emotion
1.3.3.1 Emotions primaires
1.3.3.2 Emotions secondaires
1.3.3.3 Emotions sociales
1.3.3.4 Emotions de bases
1.3.4 Composantes comportementales d’une emotion
1.3.4.1 La prosodie
1.3.4.2 Les expressions faciales
1.3.5 Conclusion
1.4 Les expressions faciales
1.4.1 Introduction
1.4.2 Systeme de codage
1.4.2.1 Facial Action Coding System (FACS)
1.4.2.2 Les FAPs et le Standard MPEG-4
1.4.3 Le systeme d’analyse des expressions faciales
1.4.3.1 Les techniques de detection et de suivis de visages
1.4.3.2 Extraction des caracteristiques faciales
1.4.3.2.1 Approche geometriques
1.4.3.2.2 Approche par apparence
1.4.3.2.3 Synthese sur l’extraction des caracteristiques
1.4.3.3 Classication des expressions
1.4.3.4 Base de donnees
1.4.3.5 Synthese sur la reconnaissance automatique d’expressions faciales
1.4.3.6 Caracteristiques d’un bon systeme de reconnaissance automatique de l’expression du visage
1.5 Conclusion
II Description des approches proposées
2 Description des approches proposées
2.1 Introduction
2.2 Extractions des caracteristiques faciales
2.2.1 Detection du visage par la methode de Viola et Jones
2.2.1.1 Les caracteristiques pseudo-Harr
2.2.1.2 Image Integrale
2.2.1.3 Algorithme AdaBoost
2.2.1.4 Cascades de classieurs
2.2.1.5 Resume et resultats de la methode de Viola Jones
2.2.2 La localisation des regions d’inter^ets
2.2.3 La localisation des points caracteristiques faciaux
2.2.3.1 Placement des points d’inter^et dans la region de la bouche
2.2.3.2 Placement des points d’inter^ets dans les regions des yeux
2.2.4 Le suivi des points caracteristiques avec le flux optique par l’algorithme pyramidal de Lucas-Kanade
2.3 Détection des expressions faciales
2.3.1 Codage des expressions faciales
2.3.2 Perceptrons Multicouches
2.3.3 Classication avec la methode des perceptrons multicouches
2.4 Conclusion
III Résultat et implémentation
3 Implémentation et résultat
3.1 Introduction
3.2 Langage, librairie et materiels utilises
3.3 Presentation de l’interface du systeme
3.4 Conclusion
Bibliographie
Annexe
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