Modélisation et détection des émotions à partir de données expressives et contextuelles

par Franck Berthelon

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Peter Sander.

Le jury était composé de Peter Sander, Franck Ferrie, Claude Frasson, Ladjel Bellatreche, Nhan Le Thanh.


  • Résumé

    Nous proposons un modèle informatique pour la détection des émotions basé sur le comportement humain. Pour ce travail, nous utilisons la théorie des deux facteurs de Schachter et Singer pour reproduire dans notre architecture le comportement naturel en utilisant à la fois des données expressives et contextuelles. Nous concentrons nos efforts sur l’interprétation d’expressions en introduisant les Cartes Émotionnelles Personnalisées (CEPs) et sur la contextualisation des émotions via une ontologie du contexte émotionnel(EmOCA). Les CEPs sont motivées par le modèle complexe de Scherer et représentent les émotions déterminées par de multiple capteurs. Les CEPs sont calibrées individuellement, puis un algorithme de régression les utilises pour définir le ressenti émotionnel à partir des mesures des expressions corporelles. L’objectif de cette architecture est de séparer l’interprétation de la capture des expressions, afin de faciliter le choix des capteurs. De plus, les CEPs peuvent aussi être utilisées pour la synthétisation des expressions émotionnelles. EmOCA utilise le contexte pour simuler la modulation cognitive et pondérer l’émotion prédite. Nous utilisons pour cela un outil de raisonnement interopérable, une ontologie, nous permettant de décrire et de raisonner sur les philies et phobies pour pondérer l’émotion calculée à partir des expressions. Nous présentons également un prototype utilisant les expressions faciales pour évaluer la reconnaissance des motions en temps réel à partir de séquences vidéos. De plus, nous avons pu remarquer que le système décrit une sorte d’hystérésis lors du changement émotionnel comme suggéré par Scherer pour son modèle psychologique.

  • Titre traduit

    Emotion modelization and detection from expressive and contextual data


  • Résumé

    We present a computational model for emotion detection based on human behavioural expression. For this work, we use the two-factor theory of Schachter and Singer to map our architecture onto natural behavior, using both expressive and contextual data to build our emotion detector. We focus our effort on expression interpretation by introducing Personalized Emotion Maps (PEMs), and on emotion contextualisation via an Emotion Ontology for Contex Awareness (EmOCA). PEMs are motivated by Scherer’s complex system model of emotions and represent emotion values determined from multiple sensors. PEMs are calibrated to individuals, then a regression algorithm uses individual-specific PEMs to determine a person’s emotional feeling from sensor measurements of their bodily expressions. The aim of this architecture is to dissociate expression interpretation from sensor measurements, thus allowing flexibility in the choice of sensors. Moreover, PEMs can also be used in facial expression synthesis. EmOCA brings context into the emotion-modulating cognitive input to weight predicted emotion. We use a well known interoperable reasoning tool, an ontology, allowing us to describe and to reason about philia and phobia in order to modulate emotion determined from expression. We present a prototype using facial expressions to evaluate emotion recognition from real-time video sequences. Moreover, we note that, interestingly, the system detects the sort of hysteresis phenomenon in changing emotion state as suggested by Scherer’s psychological model.


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