Reconocimiento de Emociones Mediante Región de Ojos Utilizando Características Texturales, lbp y hog - Domínguez Jalili, Laura Yadira; Espejel Cabrera, Josue; Cervantes Canales, Jair; Garcia Lamont, Farid (Tecnura, 2024)
Objetivo: Nuestro objetivo es desarrollar un sistema robusto de reconocimiento de emociones basado en expresiones faciales, con especial énfasis en dos regiones clave: los ojos y la boca. Este artículo presenta un análisis exhaustivo del reconocimiento de emociones logrado mediante el examen de varias regiones faciales. Las expresiones faciales sirven como indicadores invaluables de las emociones humanas, siendo los ojos y la boca áreas particularmente expresivas. Al centrarnos en estas regiones, nuestro objetivo es capturar con precisión los matices de los estados emocionales. Metodología: El algoritmo que ideamos no solo detecta rasgos faciales, sino que también aísla de forma autónoma las regiones de los ojos y la boca. Para aumentar la precisión de la clasificación, utilizamos varias técnicas de extracción y selección de características. Posteriormente, evaluamos el rendimiento de múltiples clasificadores, incluida la máquina de vectores de soporte (SVM), la regresión logística, la regresión bayesiana y los arboles de decisión, para identificar el enfoque más eficaz. Resultados: Nuestra metodología experimental implico la utilización de varias técnicas de clasificación para evaluar el rendimiento en diferentes modelos. Entre ellos, SVM exhibió un rendimiento excepcional, con una impresionante tasa de precisión del 99,2 %. Este resultado sobresaliente supero el rendimiento de todos los demás métodos examinados en nuestro estudio. A través de un examen y una experimentación meticulosos, exploramos la eficacia de diferentes regiones faciales para transmitir emociones. Nuestro análisis abarca dos conjuntos de datos y metodologías de evaluación para garantizar una comprensión integral del reconocimiento de emociones. Conclusiones: Nuestra investigación presenta evidencia convincente de que la región del ojo, cuando se analiza utilizando la máquina de vectores de soporte (SVM) junto con las características de textura, HoG y LBP, logra singularmente una tasa de precisión excepcional del 99,2 %. Este notable hallazgo subraya el importante potencial de priorizar únicamente los ojos para el reconocimiento preciso de las emociones. Al hacerlo, desafía el enfoque convencional de incluir toda el área facial para el análisis.