automatisation de la sélection des paramètres optimisés de filtre de Gabor pour la détection des expressions faciales.

Abstract

Pour l'être humain, une expression faciale présente un mouvement ou un geste du visage. Pour déterminer ces expressions faciales il existe un mécanisme général, il se compose de trois étapes : détection de visage, extraction des caractéristiques, classification et décision. Notre projet consiste à détecter les expressions faciales à l’aide des filtres de Gabor dans la partie d’extraction des caractéristiques avec l’utilisation de l’algorithme génétique pour l’optimisation, avec un classifieur SVM pour les machines Learning. Un test expérimental a été fait sur des bases de données JAFFE et CK et la combinaison de ces deux bases de données, le taux de reconnaissance obtenu est 100% pour la base de données JAFFE, 80% pour la base CK, et 83% pour la base combinée.