Lectura tesi Silvia Ramis

Silvia Ramis, els seus directores i el tribunal de la tesi

La tesi doctoral de Silvia Ramis ha desenvolupat un nou mètode per la detecció de les emocions facials

El passat deu d’octubre la membre del nostre grup Sílvia Ramis va presentar la seva tesi amb títol Facial Detection and Expression Recognition applied to Social Robots. El tribunal va atorgar a aquesta tesi una valoració de deu amb cum laude.

Tot seguit trobareu un petit resum de la tesi.

En la última década, la tecnología ha logrado grandes avances en muchos campos, pero especialmente en el campo de la inteligencia artificial. La inteligencia artificial es la disciplina que trata de simular los procesos de la inteligencia humana. Dentro de este campo, el reconocimiento de expresiones faciales implica un gran desafío para muchos investigadores, ya que la misma expresión entre diferentes personas puede variar según el origen étnico, la edad o el género. Incluso una expresión de la misma persona puede interpretarse de diferentes maneras en una imagen, según el brillo, el fondo y la postura. Las expresiones faciales transmiten el estado emocional de un individuo y nos brindan información social. Por ese motivo juegan un papel importante en campos como la interacción persona-ordenador (IPO), atención médica, vigilancia, seguridad, etc. Por ejemplo, podemos aplicar el reconocimiento de expresión facial para medir el nivel de satisfacción sobre un producto comercial. De esta forma, el vendedor podría realizar un estudio de marketing a tiempo real. O en el entorno de seguridad vial, podemos reconocer cuándo un conductor se está quedando dormido o está enojado. Ambas situaciones pueden provocar un accidente de tráfico y el reconocimiento de la expresión facial podría ayudar a prevenir estas situaciones.

Recientemente, ha surgido un interés creciente en incorporar el reconocimiento de expresión facial en robots sociales. Un robot que sea capaz de interpretar emociones podrá tener un mejor criterio al tomar una decisión y así ayudar en las tareas de colaboración o asistencia a personas, sobretodo, con necesidades especiales, de una manera más empática, social y con mejor aceptación por parte de los usuarios. En este trabajo de investigación nos hemos centrado en este último campo y se ha creado un sistema avanzado de interacción utilizando un robot social. Para ello se ha avanzado en tres líneas de investigación: en la detección de caras, en el reconocimiento de expresión facial, y en la interacción persona-robot.

La detección de caras tiene un papel fundamental en un sistema capaz de interactuar con una persona, ya que es el primer eslabón a la hora de diseñar este tipo de sistemas. Existen numerosos algoritmos capaces de detectar el rostro. Uno de los más famosos fue el algoritmo creado por Viola-Jones. En esta Tesis se presenta un nuevo método basado en este algoritmo pero utilizando un modelo a contrario, el cual mejora la precisión de una cascada clásica, a un coste computacional mucho menor. Una vez reconocida la cara, se lleva a cabo la clasificación de la expresión facial con una red neuronal convolucional, aplicando un pre-procesamiento y haciendo uso de diferentes bases de datos. Con ello se ha conseguido una tasa de acierto cercana a la del ser humano.

Por último, se ha implementado este detector de caras y esta red neuronal en una aplicación que se ha diseñado para interaccionar con un robot social. Esta aplicación permite a los usuarios replicar y aprender de forma lúdica las expresiones faciales básicas. Los resultados mostraron que los participantes de este experimento, 29 usuarios adultos no expertos, obtuvieron una experiencia bastante satisfactoria. Como trabajo futuro se pretende enfocar este procedimiento a diseñar este tipo de aplicaciones para mejorar la atención, la interacción entre personas, especialmente, con niños con el trastorno de déficit de atención (TDA) o con el trastorno del espectro autista (TEA).

Enhorabona Silvia!

Fitxa de la tesi doctoral

  • Títol: Facial Detection and Expression Recognition applied to Social Robots.
  • Autor: Sílvia Ramis
  • Programa de doctorat: Tecnologies de la Informació i les Comunicacions.
  • Departament: Ciències Matemàtiques i Informàtica
  • Directors: Dr. Jose Mª Buades Rubio, Dr. José Luis Lisani Roca i Dr. Francisco J. Perales López

Data de publicació: 10/10/2019