Reconnaissance des expressions faciales (FER)

La reconnaissance des expressions faciales (FER) est une technologie de pointe qui permet aux machines d’identifier et d’interpréter les émotions humaines à partir des indices faciaux. Ce système avancé a des implications importantes dans divers domaines, notamment la psychologie, les études de marché et l’interaction homme-machine. En analysant avec précision les expressions faciales, la FER ouvre de nouvelles perspectives pour comprendre le comportement humain et améliorer l’expérience utilisateur.

Le visage est le système non verbal le plus complexe de notre corps. Il traduit les expressions de nos sentiments, de nos processus cognitifs et même de nos intentions les plus secrètes. Les émotions ne sont plus des éléments indéchiffrables : elles peuvent désormais servir d’indicateurs de ce qui se passe dans l’esprit d’une personne. En comprenant mieux l’expérience intérieure d’une personne, nous pouvons anticiper son comportement, répondre à ses besoins et prendre des décisions mieux adaptées à sa situation.

Qu’est-ce que la reconnaissance des expressions faciales ?

Depuis des décennies, l’interprétation des expressions émotionnelles suscite l’intérêt des chercheurs en psychologie. Alors que certains secteurs ont toujours cherché à connaître les sentiments des gens à l’égard de certains produits, services ou situations, les progrès technologiques permettent désormais d’y parvenir. Le nouvel outil, la reconnaissance des émotions faciales (FER), sert à analyser les sentiments et les expressions émotionnelles à partir de différentes sources, telles que des images et des vidéos. 

FER s’appuie sur les technologies d’intelligence artificielle et fait partie d’une famille d’outils appelée « informatique affective ». Il s’agit d’un domaine de recherche multidisciplinaire qui utilise les capacités informatiques pour détecter, interpréter et classer les émotions et les états affectifs humains. 

Les étapes clés de la reconnaissance des expressions faciales

La reconnaissance des expressions faciales offre un aperçu du monde intérieur des individus. Grâce à des algorithmes informatiques entièrement automatisés qui détectent les expressions faciales, cette technique permet de saisir les réactions émotionnelles en temps réel, sans s’appuyer sur une interprétation subjective ni sur les déclarations des personnes concernées. 

Le processus de détection des visages, de reconnaissance des émotions et de classification se déroule en plusieurs étapes. Celles-ci sont décrites ci-dessous. 

Détection des visages

La reconnaissance des expressions faciales commence par la détection du visage d’une personne. Cette étape s’inscrit dans la première phase, appelée « acquisition du visage ». Au cours de ce processus, l’algorithme traite la zone du visage dans une vidéo ou une image en se basant sur des critères tels que l’estimation de la position de la tête (1). 

Extraction de caractéristiques

Une fois le visage identifié, l’algorithme de reconnaissance des expressions faciales détecte les points de repère du visage tels que les yeux et leurs coins, les sourcils, les coins de la bouche, le bout du nez, etc. Ces caractéristiques jouent un rôle essentiel dans le processus de reconnaissance des émotions. Elles fournissent des indices permettant d’identifier un ensemble d’émotions telles que la colère, la peur, la surprise, la tristesse et la joie. Par exemple, une personne qui se sent surprise le montrera dans ses traits faciaux, par des pupilles dilatées, la bouche ouverte, les paupières relevées et les sourcils. Les données relatives aux points de repère clés du visage sont ensuite traitées pour classer les expressions lors de la dernière étape de la reconnaissance des expressions faciales. 

Classification des expressions

Une fois les traits du visage détectés, les outils FER extraient les caractéristiques pertinentes et les utilisent dans le processus de reconnaissance des émotions. Il s’agit de la dernière étape du système de reconnaissance des expressions faciales. Le modèle de reconnaissance des émotions génère ensuite un résultat indiquant les probabilités associées à chaque émotion (par exemple : colère, peur, joie). L’outil d’analyse faciale détecte les micro-expressions et les traits du visage, puis les compare à une base de données d’émotions issue de l’International Affective Picture System (IAPS). 

Enfin, la technologie FER génère un résultat à partir des données collectées. L’interprétation peut inclure une représentation graphique des expressions faciales, des étiquettes d’émotions ou des visualisations des probabilités d’émotions (par exemple, « heureux » à 20 %, « neutre » à 70 % et « triste » à 10 %). 

Logiciel iMotions pour la reconnaissance des expressions faciales

La reconnaissance des expressions faciales (FER) trouve de nombreuses applications dans la recherche, le marketing, les neurosciences, la psychologie et le service client. Utilisée dans un contexte approprié, la reconnaissance des expressions faciales peut constituer un indicateur fiable des expériences émotionnelles. iMotions intègre diverses technologies de reconnaissance des expressions faciales, ainsi que son logiciel d’oculométrie, afin de fournir des informations sur les émotions manifestées dans des domaines tels que la recherche, le marketing et le service client. 

Le logiciel iMotions capture en temps réel les expressions faciales provoquées par des stimuli, ce qui permet une détection précise des émotions. Il suffit pour cela d’importer la vidéo dans le logiciel iMotions et d’effectuer l’analyse directement à partir du matériel importé. 

Cependant, la détection des expressions faciales n’est que la première étape pour mieux comprendre les émotions d’une personne. Il faut également analyser et interpréter les données recueillies pour obtenir les résultats escomptés. iMotions propose des solutions logicielles qui vous aident à analyser les données recueillies et à obtenir des visualisations, telles que la représentation des expressions faciales, l’étiquetage des émotions ou la visualisation des probabilités émotionnelles.

Les chercheurs qui exploitent la technologie FER avec l’outil d’analyse faciale iMotions mènent à bien des tâches telles que :

• Mesure des corrélats de personnalité liés au comportement facial
• Étude des dynamiques affectives dans les contextes d'apprentissage ludiques
• Comprendre les réactions émotionnelles dans les contextes pédagogiques
• Étude des réactions physiologiques liées à la conduite dans diverses conditions

Pour intégrer les outils d’analyse des expressions faciales d’iMotions à votre travail, parcourez notre liste de produits et trouvez ceux qui correspondent à vos besoins. De plus, si vous avez des questions auxquelles vous ne trouvez pas de réponse ici ou ailleurs sur notre site web, n’hésitez pas à nous contacter ici.

Foire aux questions

Quelle est la précision de la reconnaissance des expressions faciales ?

Le nouveau logiciel FER permet de détecter les émotions avec un taux de précision compris entre 75 % et 80 %. Étant donné que la capacité humaine à détecter les émotions se situe autour de 90 %, il s’agit là d’une avancée significative dans le domaine des technologies de détection des émotions. 

Quelle est l’expression faciale la plus reconnaissable ?

S’il est difficile de déterminer quelle est l’émotion que nous reconnaissons le plus souvent, il existe sans aucun doute certaines émotions qui sont plus faciles à identifier que d’autres. Par exemple, selon l’étude interculturelle menée par Paul Ekman et Wallace Friesen, l’émotion la plus facilement identifiable est le bonheur. Cela s’explique peut-être par le fait que le bonheur s’exprime à travers certains traits faciaux difficiles à manquer ou à mal interpréter (par exemple, les joues relevées, les coins des lèvres relevés, les « pattes d’oie » autour des yeux, les muscles tendus autour des yeux).

Pour en savoir plus sur la reconnaissance des expressions faciales