Cara Robotica De Expresiones Faciales Para Niños Autistas

Abstract

En este trabajo de residencia se plantea una propuesta para la adquisición de imágenes a través de una cámara web para después realizar la segmentación de boca, ojos y cejas de una persona la cual nos ayudara a detectar expresiones faciales. Para lo cual se hizo uso de Matlab R2013a, en la cual se desarrolló una interfaz gráfica para el software de adquisición. Después de la segmentación de las imágenes, se hará uso de redes neuronales para el entrenamiento de ojos, cejas y boca. En esta residencia se utilizaron dos tipos de redes neuronales para ver en cuál de ellas obteníamos mejores resultados después de entrenar nuestras imágenes segmentadas. Para la primera red se usaron 120 imágenes tipo .jpg para los entrenamientos y simulaciones de redes neuronales, estas primeras imágenes tenían alrededor de 5600 a 6000 pixeles cada una, en esta red no se obtuvo ningún problema para trabajar con este tipo de imágenes. Pero para la segunda red se obtuvieron que reducir las dimensiones de las imágenes a un 50% para que se pudieran entrenar más imágenes y así obtener mejores resultados de salida en nuestra simulación. La primera red que se utilizo fue la red perceptron, en la cual se hizo una programación paso a paso para poder entrenar nuestra red, mientras que para la segunda red que se utilizó se usó la herramienta de neural toolbox de Matlab para entrenar y simular nuestras imágenes. En ambas redes se declararon las entradas a través de un arreglo bidimensional, mientras que las salidas se declararon de una forma más simple. Durante el entrenamiento se usaron distintas capas de entrada, capas ocultas y capas de salida, por lo general siempre se aumentaban las capas de entrada y las capas ocultas para obtener mejores resultados al momento de simular nuestras imágenes entrenadas y las no entrenadas.