Redes Neurais Autoassociativas de Arquitetura Profundo para Reconhecimento de Expressões Faciais

Abstract

A face consegue transmitir as emoções humanas antes mesmo da pessoa verbalizá-las [1]. Por este motivo, estudos na área de Reconhecimento de Expressões Faciais (REF) vêm sendo cada vez mais desenvolvidos na computação [2,3,4]. As redes neurais artificiais (RNAs) [5] são métodos que têm sido aplicados com sucesso nos mais diversos problemas da visão computacional, como reconhecimento de faces [6], reconhecimento de expressão facial [7], reconhecimento de caracteres [8], reconhecimento de gestos [9], segmentação de imagens [10], entre outros. Este estudo irá realizar uma comparação entre RNAs autoassociativas de arquitetura profunda e simples aplicadas ao REF, utilizando a banco de imagens JAFFE. Além disso, irá realizar uma comparação entre os resultados obtidos e a técnica Principal Component Analysis (PCA).