Un processo molto studiato negli ultimi anni nel campo dell’Affective Computing e della Sentiment Analysis è il riconoscimento delle espressioni facciali per estrarre informazioni utili per far capire ad un computer cosa vuole esprimere l’uomo tramite il proprio volto.

cartoon_sotmos_expression_by_lakengubben-d6sqfua

Il riconoscimento delle espressioni facciali è un processo eseguito da esseri umani o computer, che prevede 3 particolari fasi:

  1. Individuazione dei volti nella scena, ad esempio, in un’immagine o in un video. Questa fase è indicato anche come il Face Detection.
  2. L’estrazione di caratteristiche facciali dal viso rilevato. Queste caratteristiche possono essere la forma delle parti del volto o descrizioni della pelle in una zona del viso. Questo passaggio viene indicato estrazione di caratteristiche come Facial Feature Extraction.
  3. Analisi del movimento dei lineamenti del viso e / o cambiamenti nell’aspetto delle caratteristiche facciali. L’analisi prevede l’utilizzo di tecniche ed algoritmi di elaborazione di immagini e di intelligenza artificiale con lo scopo di classificare tali informazioni in alcune categorie di interpretazioni delle espressione del viso. Le categorie di apparteneza possono essere:
    – l’attivazione dei muscolari facciali (sorriso, inarcamento delle sopracciglia)
    – categorie di emozioni (affective) come la felicità o rabbia
    – categorie di particolari atteggiamenti come piacere o disgusto
    – ecc.
    Questo passo è indicato anche come interpretazione dell’espressione facciale o Facial Expression Interpretation.

Automatizzare l’analisi delle espressioni facciali porterebbe vantaggi in diversi settori, come ad esempio nelle scienze cognitive, la medicina, la comunicazione, l’istruzione e nel social.
Questa tecnica da un grande contributo nelle nuove tecnologie informatiche, infatti le espressioni del volto forniscono un modo per comunicare le informazioni di base sui bisogni e le esigenze delle persone ai computer. Queste informazioni possono essere utilizzate per la comunicazione nell’interazione uomo-macchina o come dati per analisi successive. Alcuni esempi sono rappresentati nel campo dell’entertaiment da tutte le applicazioni che sfruttano le periferiche di ultima generazione denominate Natural Interface come la Kinect della Microsoft o la webcam Creative Senz3D.