Uno de los proyectos que me gustaría realizar es un software para interactuar con personas, y analizar la Comunicación No Verbal de cualquier sujeto de forma automática y en tiempo real. Un ejemplo sería un robot que sepa interpretar las emociones de una persona y usar la información adquirida para varios fines (conversación, servicios, analizar reacciones, publicidad dirigida, etc…).
Para ello quiero desarrollar una aplicación muy básica usando OpenCV, que detecte las emociones mediante una cámara, y a partir de ahí ir mejorando el software y añadiendo funcionalidades.
INTRODUCCIÓN
El psicólogo Paul Eckman (os recomiendo ver la serie «Lye to me») creó lo que se conoce como el Sistema de Codificación de Acción Facial (FACS). Analizando los movimientos de los 42 músculos de la cara y de la cabeza y los ojos se podía codificar la emoción del sujeto. Eckman identificó siete emociones universales: felicidad, tristeza, sorpresa, miedo, ira, asco, y desprecio. (hay otros estudios que establecen menos, …).
Eckman ha llegado a catalogar 7000 diferentes expresiones faciales, derivadas de las anteriores. El objetivo más ambicioso sería poder identificarlas 😉
Un buen ejemplo de ello es la aplicación Artnatomy de Victoria Contreras Flores, que te permite ver qué músculos toman parte en cada una de las expresiones, de forma interactiva. Su web y su aplicación son muy recomendables:
Estaría bien poder detectar esos 42 músculos mediante visión artificial, para poder catalogar todo esto de forma automática, con el proceso contrario al de esta aplicación. Seguro que ya existe algún software que lo haga, probablemente por parte del gobierno, pero resulta interesante poder realizarlo.
En caso de no poder identificar todos esos músculos, podríamos empezar detectando ojos, cejas, nariz, boca, movimiento de la cabeza; y con esas variables definir algo básico que pueda identificar las microexpresiones.
Las microexpresiones son expresiones faciales muy breves , que duran sólo una fracción de segundo. Se producen cuando una persona quiere ocultar un sentimiento (pero desgraciadamente no tenemos poder para ocultarlos completamente). Detectar estas microexpresiones entiendo que será algo más complicado y aquí intervendrá el tiempo de procesamiento de mi aplicación, pero igualmente lo intentaremos y veremos cual es el resultado.
Si te ha parecido interesante compártelo !!!
