Download - Detector de emociones usando OpenCV
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Detector de emociones usando
OpenCV
Autores:
Daniel Jesús García MoralJorge Miguel Peñalva Zambrano
Para su uso en un robot emocional
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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.
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¿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.
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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.
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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
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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
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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
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• 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
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• 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
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VENTANAS:
• Result: foto con las emociones detectadas (cada una tiene un color).
• Estado: Emoción presente tras filtrado.
• ¿Quién es?
• Distancia
• Acción
Vídeos, parte visual
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¿PREGUNTAS?
Blog:
http://emotionalbot.wordpress.com/