Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia (Jan 2010)
Caracterización de unidades de acción facial combinando métodos kernel y análisis de componentes independientes
Abstract
El trabajo descrito en este documento presenta una metodología para la caracterización de unidades de acción facial (AUs), que representan cambios sutiles de las expresiones faciales. La metodología se basa en métodos Kernel, para realizar un mapeo no lineal de los datos y buscar las direcciones de las proyecciones de los datos en el espacio característico mediante análisis de componentes independientes (ICA). La validación se realiza sobre la base de datos Cohn-Kanade. Se hace un preprocesamiento de las imágenes a través de ecualización del histograma, un blanqueamiento de los datos con análisis de componentes principales basado en Kernel (KPCA), de esta forma el mapeo en el espacio característico busca una estructura lineal de los datos de entrada, finalmente se aplica ICA para hacer que la distribución de los datos proyectados sea lo menos Gaussiana posible. El desempeño alcanzado fue del 96.64% ±0.54 de exactitud para el reconocimiento promedio de tres combinaciones de AUs del rostro entero más rostros neutrales, se detectan principalmente cambios que ocurren entre transiciones rápidas de AUs que se manifiestan de forma instantánea. Adicionalmente la metodología planteada permite reducir el tamaño del espacio característico ya que se representan los datos en términos únicamente de sus componentes independientes (ICs) de tal manera que se utilizan tan solo las variables que aportan mayor información, lo que permite disminuir la complejidad del clasificador.
