Type de projet 
Projet Scientifique et Technique
Date
21 juillet 2017

Les émotions sont omniprésentes dans notre quotidien. Plus destinées à être vues qu’à être ressenties, leur expression est, loin devant le langage, le premier mode de communication.

« Affective Computing » est un Projet Scientifique Technique de 2ème année, composé par : DELVILLE François, VERMELLE Nathan, LOPEZE Douglas, AKDOGAN Dilan et CHAYÉ Pierre-Louis.

Démonstration de "Affective Computing", projet étudiant ESIEA de reconnaissance émotionnelle

La reconnaissance émotionnelle au sein du Numérique

Affiche de "Affective Computing", projet étudiant ESIEA de reconnaissance émotionnelle Aujourd’hui les recherches liées à la reconnaissance émotionnelle « Affective Computing » sont fructueuses car elles nous permettent de mieux comprendre le comportement d’un humain soumis à certaines situations.
Que ce soit dans l’univers du médical, du commerce, de la sécurité, ou encore du loisir, les avancées en reconnaissance émotionnelle nous permettent de mieux communiquer aux machines nos sentiments mais aussi de mieux comprendre nos moyens de communication naturel.

 

Notre problématique

La problématique nous a était proposé par M. Lionel Prevost, Directeur de Recherche du laboratoire LDR de l’ESIEA (Machine Learning, Big Data, Mobile Robotics).

 

Comment permettre à une personne de pouvoir apprendre et s’entraîner aux méthodes de communication modernes grâce aux technologies numérique moderne ?
Lionel Prevost

Comment faire ?

Le principal enjeu ici est d’exploiter au maximum une API qui permet de reconnaître les émotions transmises par l’utilisateur via une caméra et/ou une vidéo préenregistrée.

Comme le souligne l’un des membres de l’équipe :

« Nous avons eu l’idée d’implémenter cette API sur un site web que nous développons. Cette idée nous est venue car nous sommes déjà familiarisés avec cette pratique. De plus, cela permet une plus grande adaptabilité et portabilité. Nous pourrons utiliser l’API sur plusieurs terminaux tels que les ordinateurs mais aussi sur les smartphones. Ensuite, nous stockerons les informations recueillies dans une base de données et ainsi l’utilisateur pourra voir en temps réel et après utilisation l’évolution de ses émotions au cours du temps. Cela sera très utile par la suite car dans le cadre d’un entretien, l’utilisateur pourra clairement se rendre compte de quel émotion il fait passer, chose pour le moins impossible dans une véritable entrevue. » – Delville François