Détection des émotions via les micro-expressions pour réduire le stress
L'objectif du projet est de détecter les émotions induites par le stress à travers les micro-expressions révélées par le visage humain, dans le but de réduire le stress dans la vie quotidienne. Ce projet suggère donc une analyse de l'état émotionnel, en utilisant l'avancement fulgurant de l'intelligence artificielle.
Dans la société d'aujourd'hui, les gens s'efforcent de réussir, d'être en bonne santé, sociables et heureux, ce qui entraîne une augmentation remarquable du stress. Certains travaux ont montré que le stress peut entraîner de graves dommages sur la santé et peut se représenter sous forme d’états désagréables tels que la frustration, la colère, la peur, l'inquiétude et l'anxiété.
Les réactions aux événements stressants dépendent de la perception personnelle de l'événement qui se produit. La plupart des gens s'habituent au stress et s'y adaptent en négligeant des symptômes tels que les symptômes physiques, cognitifs, comportementaux et émotionnels.
Les émotions se manifestent sous forme de variations dans les expressions faciales (tristesse, dégoût, colère, peur, mépris, surprise et bonheur), la voix, et la posture physique. Ainsi, dans l'émotion générée, une séquence de changements subtils involontaires se produit très rapidement et est indétectable par l'œil humain. Cette séquence est appelée micro-expression.
Par conséquent, l'objectif du projet est de détecter les émotions induites par le stress à travers les micro-expressions révélées par le visage humain, dans le but de réduire le stress dans la vie quotidienne. Ce projet suggère donc une analyse de l'état émotionnel, en utilisant l'avancement fulgurant de l'intelligence artificielle. De plus, le machine learning est utilisé pour classifier et prédire les émotions. Par ailleurs, cette étude développe un logiciel informatique capable de réagir en fonction de l'état affectif de l'utilisateur et de prendre des décisions intelligentes basées sur des indices non verbaux.