Mapas de expresiones para la clasificación de expresiones faciales basadas en features

Resumen

La clasificación de emociones en imágenes o videos de caras es un tema que es abordado con diferentes enfoques. Algunos de ellos se encuentran basados en técnicas de alto costo computacional como los que utilizan aprendizaje profundo. Otros enfoques más clásicos utilizan herramientas basadas en features o características extraídas de la cara, como aquellas que incluyen información de forma, textura o estructura. En este trabajo proponemos la clasificación de expresiones mediante la construcción de un mapa de expresiones basado en mapas auto-organizados. Dicho mapa se entrena a partir de vectores de dimensión reducida conteniendo información de forma, estructura (a partir de landmarks faciales), y de textura (a partir de componentes de alta y baja frecuencia). Sobre la base CK+ alcanzamos una tasa de reconocimiento superior al 80% a través del mapeo de las instancias de test a los agrupamientos representados en el mapa.