Παρακολούθηση της ψυχοσωματικής κατάστασης με χρήση τεχνικών επεξεργασίας κινούμενης εικόνας (video)

Abstract

The face is the fundamental part of day to day interpersonal communication. Humans use the face along with facial expressions to denote consciously their emotional states (anger surprise stress etc.) or subconsciously (yawn, lip biting) to accompany and enhance the meaning of their thoughts (wink) or exchange thoughts without talking (head nodes, look exchanges). Facial expressions are the result of the deformation in a human’s face due to muscle movement. The importance of automating the task to analyse facial expressions using computing systems is apparent and can be beneficial to many different scientific subjects such as psychology neurology psychiatry as well as applications of everyday life such as driver monitoring systems automated tutoring systems or smart environments and human computer interaction. During the PhD work methodologies were developed which analyse facial expressions without being subject to limitations such as processing time needed background conditions or lighting conditions. The methodologies initially locate the face in a scene automatically. Next, features are extracted using a specially constructed Gabor filter bank. Features are classified in emotions or action units. The features may be extracted using static images or image sequences using the available temporal information also. Processing in real time is an advantage of the methodologies since it allows to be employed in real world applications.

Το πρόσωπο είναι σημαντικό για την καθημερινή επικοινωνία των ανθρώπων. Οι άνθρωποι χρησιμοποιούν το πρόσωπο και τις εκφράσεις του για να υποδηλώσουν συνειδητά την συναισθηματική τους κατάσταση (θυμός, φόβος κτλ.) ή υποσυνείδητα (δάγκωμα χειλιών, νεύματα) για να συνοδέψουν και να ενισχύσουν τα λεγόμενα τους ή τις σκέψεις τους. Οι εκφράσεις του προσώπου είναι αποτέλεσμα της παραμόρφωσης μέσω της κίνησης των μυών του προσώπου. Η αυτόματη αναγνώριση των εκφράσεων του προσώπου είναι σημαντική για πολλά ερευνητικά πεδία όπως είναι η ψυχολογία ή η επικοινωνία ανθρώπου-μηχανής. Κατά τη διάρκεια της διδακτορικής διατριβής αναπτύχθηκαν μεθοδολογίες που στόχο έχουν την αναγνώριση των εκφράσεων του προσώπου χωρίς να υπόκεινται σε περιορισμούς ως προς τον χρόνο λειτουργίας και το περιβάλλον εφαρμογής, τον φωτισμό ή την επεξεργαστική ισχύ. Οι μεθοδολογίες αυτές αρχικά εντοπίζουν το πρόσωπο. Στη συνέχεια εξάγουν χαρακτηριστικά υφής χρησιμοποιώντας τράπεζες φίλτρων Gabor. Τα χαρακτηριστικά ταξινομούνται σε συναισθηματικές καταστάσεις ή κινήσεις του προσώπου. Οι μεθοδολογίες που αναπτύχθηκαν εφαρμόζονται σε στατικές εικόνες και αλληλουχίες εικόνων εκμεταλλευόμενες την επιπλέον χρονική πληροφορία. Η λειτουργία σε πραγματικό χρόνο είναι πλεονέκτημα για την εφαρμογή των μεθοδολογιών σε πραγματικές συνθήκες.