Detector de emociones usando

OpenCV

Autores:

Daniel Jesús García MoralJorge Miguel Peñalva Zambrano

Para su uso en un robot emocional

Otras posibilidades aún no Otras posibilidades aún no exploradas:exploradas:

• Detectar la proximidad del usuario dependiendo del tamaño de la cara detectada.

• Detección de la posición del usuario respecto de la cámara mediante la comparación con otras dos posiciones conocidas (detección de movimiento).

• Clasificadores para gestos con las manos.

¿Por dónde seguir ahora?:¿Por dónde seguir ahora?:

• Entrenar al clasificador de sonrisas con distintas personas.

• Realizar distintos clasificadores, como pueden ser cejas y ojos.

• A partir de ahí cada emoción tendrá un valor que será igual a la suma de los distintos gestos detectados y ponderados; de esta forma podremos decir la emoción predominante con bastante acierto.

Preparando para detectar Preparando para detectar emocionesemociones

• Recortar imágenes para tener la región de interés de nuestra foto para el HaarTraining.

• Crear archivo de texto con la info de estas imágenes.

• Configurar CreateSamples, Haartraining y Performance.

• Dejar el Haartrining computando.

Mejor hacer clasificadores para cada uno

Clasificadores de bocas:

• Sonrisa fuerte

• Sonrisa débil

• Sorpresa

Fijar bien la región de interés pero luego en facedetect decirle que busque en toda la cara.

Nuestros clasificadores

Clasificadores de ojos:

• 1º Pasarle los ojos que nos daba facedetect Resultado negativo

• 2º Pasarle la zona de los dos ojos Mejora resultado pero sigue sin ser positivo

• 3ºAumentar la zona del ojo que devuelve facedetect para que incluya la cejaClasificador de enfado correcto

Nuestros clasificadores

Filtrar las emociones en facedetect:

• Cada 20 capturas ve cuánto se ha aumentado cada variable.

• Clasificador neutral nos ayuda a incrementar la robustez

• Condiciones entre clasificadores: sorpresa únicamente cuando se dispara sólo; en cuanto hay enfadado, no se tienen en cuenta los demás

Nuestros clasificadores

• Recortar la cara y buscar dentro de la cara el recorte de la cara Error.

• Dividir la cara en trozos y buscar esos trozos dentro de la cara Error.

• Muestras negativas caras de uno, positivas caras del otro, muy difícil la distinción

• Clasificador de enfado de Dani detecta a Jorge casi siempre enfadado, sin él estarlo Sacar de ahí la distinción Resultado satisfactorio.

Distinción entre personas

• Distancias con el área de la cara

• Definición de zonas: cerca, óptimo, lejos muy lejos.

• Robot pide que vayas a la zona óptima, sólo en esa zona es donde miramos quién es y lanzamos sus clasificadores.

• Viendo estado anterior y estado actual vemos el movimiento, si se está acercando o alejando.

Distancias, movimiento

VENTANAS:

• Result: foto con las emociones detectadas (cada una tiene un color).

• Estado: Emoción presente tras filtrado.

• ¿Quién es?

• Distancia

• Acción

Vídeos, parte visual

¿PREGUNTAS?

Blog:

http://emotionalbot.wordpress.com/