Emotion Recognition

Abstract

Ce projet présente un système complet de reconnaissance des émotions en temps réel basé sur les réponses comportementales et physiologiques. L'approche proposée s'appuie sur la vision par ordinateur pour extraire et interpréter les états émotionnels à partir de flux vidéo en direct. DeepFace est utilisé pour détecter et analyser les traits du visage afin de classer visuellement les émotions, tandis que la photopléthysmographie à distance (rPPG) est utilisée pour estimer les signaux de fréquence cardiaque grâce à une méthode basée sur la couleur (CHROM). En combinant ces deux méthodes, le système améliore la précision de la détection des émotions, notamment dans des environnements réalistes et dynamiques. La recherche comprend le développement détaillé d'algorithmes et la mise en œuvre du système, ainsi que l'évaluation d'ensembles de données et des tests en temps réel, démontrant la capacité du système à effectuer une surveillance continue et sans contact des émotions. Ce cadre multimodal est particulièrement prometteur pour les applications de santé, d'interaction homme-machine et d'informatique affective.