Sistema de apoyo para la evaluación psicológica a través del reconocimiento de expresiones y micro-expresiones faciales

Abstract

l objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema computacional para el apoyo en la evaluación psicológica, a tráves del reconocimiento de expresiones y micro-expresiones faciales usando una representación basada en aprendizaje profundo con redes neuronales convolucionales. En el desarrollo experimental, se adquirieron bases de datos con ejemplos de expresiones y micro-expresiones faciales para formar conjuntos de entrenamiento, se emplearon redes neuronales convolucionales para la extracción de características y se utilizó la máquina de soporte vectorial para el proceso de aprendizaje, obteniendo seis modelos binarios que reconocen seis expresiones faciales básicas, con un promedio de exactitud del 92% y tres modelos binarios que reconocen tres clases de micro-expresiones faciales, con un promedio de exactitud del 77 %. Estos resultados son comparables con los obtenidos en el estado del arte. Mientras en la construcción del prototipo se empleó Matlab para el desarrollo de la interfaz gráfica, que permite la selección de un video, el cual será analizado con el propósito de encontrar las expresiones y micro-expresiones faciales. Obteniendo finalmente, un prototipo eficaz y fácil de utilizar, para reconocer seis clases de expresiones y 3 clases de micro-expresiones faciales de un video, con la finalidad de que especialistas apoyados con este tipo de información puedan determinar un diagnóstico acertivo y proporcinar un tratamiento adecuado para el paciente.