Résumé:
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.
