Deep learning for automatic facial expression assessment with application to the expression of pain - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Deep learning for automatic facial expression assessment with application to the expression of pain

Apprentissage profond pour l’évaluation automatique des expressions faciales avec application à l’expression de la douleur

Manh Tu Vu
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1251270
  • IdRef : 268553785

Résumé

Facial expression is a major non-verbal means of expecting intentions in human communication. It is one of the most powerful, natural and universal signals for human beings to convey their emotional states and intention. Thus, analysing and understanding human facial expression is crucial for many different applications in multiple domains, including health care and medical fields, virtual reality and augmented reality, education and entertainment. To measure facial expression intensity, the most popular and widely accepted way is using Facial Action Coding System (FACS). FACS defines a set of different facial Action Units (AUs), which are considered to be the smallest visually discernable facial movements. As any human facial expression can be decomposed into a set of facial AUs and their intensities, automatic measuring facial AUs intensity seems to be the key step towards better understanding human facial expressions. Hence, in this thesis, we study about automatic measuring facial expressions by utilising facial AUs, with an application on automatic pain intensity estimation. [...]
L’expression faciale est l’un des principaux moyens non verbaux d’exprimer des intentions dans la communication humaine. Il s’agit de l’un des signaux les plus puissants, naturels et universels permettant aux êtres humains de transmettre leurs états émotionnels et leurs intentions. Ainsi, l’analyse et la compréhension de l’expression faciale humaine sont cruciales pour de nombreuses applications dans de multiples domaines, notamment les soins de santé et les domaines médicaux, la réalité virtuelle et la réalité augmentée, l’éducation et le divertissement. Pour mesurer l’intensité des expressions faciales, la méthode la plus populaire et la plus largement acceptée est l’utilisation du Facial Action Coding System (FACS). Le FACS associe les changements d’expressionfaciale aux actions et aux intensités des muscles qui les produisent. Il définit un ensemble d’unités d’action (UA) faciales différentes, qui sont considérées comme les plus petits mouvements faciaux visuellement discernables. Comme toute expression faciale humaine peut être décomposée en un ensemble d’UA faciales et de leurs intensités, la mesure automatique de l’intensité des UA faciales semble être l’étape clé vers une meilleure compréhension et évaluation de l’expression faciale humaine. Par conséquent, dans cette thèse, nous étudions la mesure automatique des expressions faciales en utilisant les UA du visage, avec une application sur l’estimation automatique de l’intensité de la douleur. [...]
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04086293 , version 1 (02-05-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04086293 , version 1

Citer

Manh Tu Vu. Deep learning for automatic facial expression assessment with application to the expression of pain. Machine Learning [cs.LG]. Université de Bordeaux, 2022. English. ⟨NNT : 2022BORD0374⟩. ⟨tel-04086293⟩
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