Factores en el reconocimiento facial de emociones y la integración de optimización evolutiva

Abstract

Resumen. En este art´ ıculo se presenta la integraci´ on de los Algorit- mos Gen´ eticos (Genetic Algorithms, GA) con An´ alisis de Componente Principal (Principal Component Analysis, PCA) y Redes Neuronales Artificiales (Artificial Neural Networks, ANNs) como un m´ etodo para mejorar el reconocimiento de emociones en expresiones faciales. Para la evaluaci´ on del m´ etodo dos bases de datos fueron consideradas: (1) una base de datos de emociones faciales creada a partir de usuarios Mexicanos, y (2) una base de datos est´ andar (Japanese Female Facial Expression, JAFFE). La eficiencia de tres sistemas de reconocimiento fue estudiada: (a) un sistema basado en PCA (Sistema PCA), (b) un sistema basado en PCA para reducci´ on de dimensionalidad y ANNs como t´ ecnica de reconocimiento (Sistema PCA-ANN), y (c) un sistema PCA-ANN en donde la ANN es optimizada con GA (Sistema PCA-GA-ANN). El desempe˜ no de cada sistema fue evaluado con ambas bases y resultados con mejoras estad´ ısticamente significativas fueron obtenidos al integrar el GA.