Abstract:
Pour les êtres humains, l'expression du visage est l'un des plus puissants et naturels
moyens pour communiquer leurs émotions et leurs intentions. Un être humain est capable de
détecter les expressions du visage sans effort, mais, pour une machine, cette tâche est très
difficile. La reconnaissance automatique des expressions faciales est un problème intéressant.
Les systèmes de reconnaissance automatique des expressions du visage peuvent être utilisés
principalement pour l'interaction homme-machine. Dans ce travail nous présentons la mise en
œuvre d'un système de reconnaissance des expressions faciales, les étapes principales de ce
système sont : l'extraction des paramètres caractéristiques et la classification de l'expression
faciale. Nous avons utilisé le principe des réseaux de neurones convolutifs qui sont une méthode
très populaire du deep learning pour la détection et le suivi faciale, le tranfer learning pour. Un
système pré-entrainé pour résumer le temps d'entrainement et avoir un système de classification
efficace avec un nombre de données d'entrainement plus réduit
