Il riconoscimento delle emozioni in modelli facciali 3D

Abbiamo realizzato un sistema di authoring (“Face3DEditor”) in Computer Graphics in grado di modellare delle espressioni facciali con parametri definiti e vertici di parametrizzazione corrispondenti all’azione dei muscoli individuati da Ekman, Friesen e Hager (2002) nel Facial Action Coding System (FACS). Il nostro obiettivo è stato quello di testare il riconoscimento di otto espressioni facciali (Disgusto, Gioia, Interesse, Paura, Rabbia, Sorpresa, Tristezza e Neutrale) create con Face3DEditor, utilizzando modelli 3D. Le otto espressioni sono state importate in SuperLab LT® ed è stato assegnato a 15 soggetti un compito di riconoscimento. Sono state registrate le risposte (corrette/non corrette) ed i tempi di reazione dei soggetti, predisponendo un ordine casuale di presentazione delle immagini. I risultati evidenziano che i soggetti hanno riconosciuto correttamente le espressioni Gioia (67.7%), Paura (80%), Rabbia (80%), Sorpresa (80%), Tristezza (93%) e Neutrale (87%), mentre hanno mostrato difficoltà nel riconoscere l’espressione del Disgusto (33.3%) e dell’Interesse (40%). È emersa inoltre una variazione significativa nelle medie dei tempi di reazione (espresse in secondi): Disgusto (8.39), Gioia (11.28), Interesse (14.74), Paura (5.23), Rabbia (9.84), Tristezza (7,68), Neutrale (9,73) e Sorpresa (6.53). Il minor tempo di reazione è stato dunque registrato per il riconoscimento dell’espressione corrispondente alla Paura; maggiori difficoltà sono state mostrate dai soggetti nel riconoscimento dell’espressione corrispondente all’Interesse. In conclusione, è emersa la necessità di una variazione nel nostro software Face3DEditor dei parametri corrispondenti alle emozioni Disgusto e Interesse.