Les distances entre les attributs internes du visage humain

La zeitgesit contemporaine sur la reconnaissance des visages suggère que le processus de reconnaissance reposerait essentiellement sur le traitement des distances entre les attributs internes du visage. Il est toutefois surprenant de noter que cette hypothèse n’a jamais été évaluée directement dans la littérature. Pour ce faire, 515 photographies de visages ont été annotées afin d’évaluer l’information véhiculée par de telles distances. Les résultats obtenus suggèrent que les études précédentes ayant utilisé des modifications de ces distances ont présenté 4 fois plus d’informations que les distances inter-attributs du monde réel. De plus, il semblerait que les observateurs humains utilisent difficilement les distances inter-attributs issues de visages réels pour reconnaître leurs semblables à plusieurs distances de visionnement (pourcentage correct maximal de 65%). Qui plus est, la performance des observateurs est presque parfaitement restaurée lorsque l’information des distances inter-attributs n’est pas utilisable mais que les observateurs peuvent utiliser les autres sources d’information de visages réels. Nous concluons que des indices faciaux autre que les distances inter-attributs tel que la forme des attributs et les propriétés de la peau véhiculent l’information utilisée par le système visuel pour opérer la reconnaissance des visages.

Reconnaissance émotionnelle faciale et psychopathie : un protocole exploratoire à l’aide de personnages virtuels animés

La présente recherche est constituée de deux études. Dans l’étude 1, il s’agit d’améliorer la validité écologique des travaux sur la reconnaissance émotionnelle faciale (REF) en procédant à la validation de stimuli qui permettront d’étudier cette question en réalité virtuelle. L’étude 2 vise à documenter la relation entre le niveau de psychopathie et la performance à une tâche de REF au sein d’un échantillon de la population générale. Pour ce faire, nous avons créé des personnages virtuels animés de différentes origines ethniques exprimant les six émotions fondamentales à différents niveaux d’intensité. Les stimuli, sous forme statique et dynamique, ont été évalués par des étudiants universitaires. Les résultats de l’étude 1 indiquent que les stimuli virtuels, en plus de comporter plusieurs traits distinctifs, constituent un ensemble valide pour étudier la REF. L’étude 2 a permis de constater qu’un score plus élevé à l’échelle de psychopathie, spécifiquement à la facette de l’affect plat, est associé à une plus grande sensibilité aux expressions émotionnelles, particulièrement pour la tristesse. Inversement, un niveau élevé de tendances criminelles est, pour sa part, associé à une certaine insensibilité générale et à un déficit spécifique pour le dégoût. Ces résultats sont spécifiques aux participants masculins. Les données s’inscrivent dans une perspective évolutive de la psychopathie. L’étude met en évidence l’importance d’étudier l’influence respective des facettes de la personnalité psychopathique, ce même dans des populations non-cliniques. De plus, elle souligne la manifestation différentielle des tendances psychopathiques chez les hommes et chez les femmes.

Fonctionnement émotionnel et social des adolescents dépressifs, de leur fratrie et d’un groupe témoin : étude transversale

Réalisé sous la co-direction de Linda Booij, Catherine Herba et Patricia Garel

Examining the impact of trait anxiety on the recognition of facial emotional expressions

Question : Cette thèse comporte deux articles portant sur l’étude d’expressions faciales émotionnelles. Le processus de développement d’une nouvelle banque de stimuli émotionnels fait l’objet du premier article, alors que le deuxième article utilise cette banque pour étudier l’effet de l’anxiété de trait sur la reconnaissance des expressions statiques. Méthodes : Un total de 1088 clips émotionnels (34 acteurs X 8 émotions X 4 exemplaire) ont été alignés spatialement et temporellement de sorte que les yeux et le nez de chaque acteur occupent le même endroit dans toutes les vidéos. Les vidéos sont toutes d’une durée de 500ms et contiennent l’Apex de l’expression. La banque d’expressions statiques fut créée à partir de la dernière image des clips. Les stimuli ont été soumis à un processus de validation rigoureux. Dans la deuxième étude, les expressions statiques sont utilisées conjointement avec la méthode Bubbles dans le but d’étudier la reconnaissance des émotions chez des participants anxieux. Résultats : Dans la première étude, les meilleurs stimuli ont été sélectionnés [2 (statique & dynamique) X 8 (expressions) X 10 (acteurs)] et forment la banque d’expressions STOIC. Dans la deuxième étude, il est démontré que les individus présentant de l'anxiété de trait utilisent préférentiellement les basses fréquences spatiales de la région buccale du visage et ont une meilleure reconnaissance des expressions de peur. Discussion : La banque d’expressions faciales STOIC comporte des caractéristiques uniques qui font qu’elle se démarque des autres. Elle peut être téléchargée gratuitement, elle contient des vidéos naturelles et tous les stimuli ont été alignés, ce qui fait d’elle un outil de choix pour la communauté scientifique et les cliniciens. Les stimuli statiques de STOIC furent utilisés pour franchir une première étape dans la recherche sur la perception des émotions chez des individus présentant de l’anxiété de trait. Nous croyons que l’utilisation des basses fréquences est à la base des meilleures performances de ces individus, et que l’utilisation de ce type d’information visuelle désambigüise les expressions de peur et de surprise. Nous pensons également que c’est la névrose (chevauchement entre l'anxiété et la dépression), et non l’anxiété même qui est associée à de meilleures performances en reconnaissance d’expressions faciales de la peur. L’utilisation d’instruments mesurant ce concept devrait être envisagée dans de futures études.

Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets

Les humains communiquent via différents types de canaux: les mots, la voix, les gestes du corps, des émotions, etc. Pour cette raison, un ordinateur doit percevoir ces divers canaux de communication pour pouvoir interagir intelligemment avec les humains, par exemple en faisant usage de microphones et de webcams. Dans cette thèse, nous nous intéressons à déterminer les émotions humaines à partir d’images ou de vidéo de visages afin d’ensuite utiliser ces informations dans différents domaines d’applications. Ce mémoire débute par une brève introduction à l'apprentissage machine en s’attardant aux modèles et algorithmes que nous avons utilisés tels que les perceptrons multicouches, réseaux de neurones à convolution et autoencodeurs. Elle présente ensuite les résultats de l'application de ces modèles sur plusieurs ensembles de données d'expressions et émotions faciales. Nous nous concentrons sur l'étude des différents types d’autoencodeurs (autoencodeur débruitant, autoencodeur contractant, etc) afin de révéler certaines de leurs limitations, comme la possibilité d'obtenir de la coadaptation entre les filtres ou encore d’obtenir une courbe spectrale trop lisse, et étudions de nouvelles idées pour répondre à ces problèmes. Nous proposons également une nouvelle approche pour surmonter une limite des autoencodeurs traditionnellement entrainés de façon purement non-supervisée, c'est-à-dire sans utiliser aucune connaissance de la tâche que nous voulons finalement résoudre (comme la prévision des étiquettes de classe) en développant un nouveau critère d'apprentissage semi-supervisé qui exploite un faible nombre de données étiquetées en combinaison avec une grande quantité de données non-étiquetées afin d'apprendre une représentation adaptée à la tâche de classification, et d'obtenir une meilleure performance de classification. Finalement, nous décrivons le fonctionnement général de notre système de détection d'émotions et proposons de nouvelles idées pouvant mener à de futurs travaux.