Abstract:
La reconnaissance des expressions faciales devient un sujet brûlant en raison de ses vastes applications dans les domaines de la recherche en vision par ordinateur. Les méthodes traditionnelles
adoptent des fonctionnalités artisanales combinées à des classificateurs pour atteindre l'objectif de
reconnaissance. Cependant, la précision de ces méthodes dépend souvent fortement des caractéristiques extraites et des paramètres du classificateur, et ne peut donc pas obtenir de bons résultats
avec des données invisibles. Récemment, l'apprentissage en profondeur, qui simule le mécanisme
du cerveau humain pour interpréter les données, a montré des résultats remarquables dans la reconnaissance visuelle d'objets. Dans cet article, nous présentons un nouveau réseau de neurones convolutifs, composé de six couches pour reconnaitre les sept expressions faciales suivantes (colère,dégoût, peur, bonheur, neutre, tristesse, surprise).