Tanszéki konzulens: 

Hullám Gábor associate professor Szoba: IE427 Tel.: +36 1 463-2010 Email: gaborhu (*) mit * bme * hu

Kétféle megközelítése létezik a probléma megoldásának: a szakértői képfeldolgozáson és a gépi tanuláson alapuló. A szakértői megközelítés előnye, hogy egy interpretálható, megmagyarázható modellt kapunk, melynek konstrukciójához kevés minta is elég lehet, míg a gépi tanulásos esetben egy black-box rendszer az eredmény, mely ha elegendően sok tanítómintát lát, akkor pontosabb működésre lehet képes. Általános jellemzője mindkét megközelítésnek, hogy kihívásokkal teli, nehéz feladatokat eredményeznek, melyek megoldása során részletekbe merülően meg lehet ismerni az algoritmikus és a neurális paradigma kép és videófeldolgozásos problémák során történő használatának nehézségeit, lehetőségeit és korlátjait. A témával foglalkozók az elméleti apparátus gyakorlatban alkalmazható, készség szintű ismeretére tehetnek szert.
Az arckifejezések felismerését kezelhetjük alapérzelmekhez kötötten, ez esetben beszélhetünk öröm, bánat, undor, harag, meglepetés, félelem, megvetés detekciójáról. Másfelől vizsgálhatunk összetettebb gesztusokat, mint fejmozgás, kézmozgás (főleg az arc előtt), vagy vizsgálhatunk szituációkra adott komplex reakciókat, mint például stressz detektálása. Az önálló labor keretében az említett megközelítések egyikét alkalmazva vizsgálunk meg és alkalmazunk gépi tanulási módszereket, főleg neurális háló alapú architektúrákat.