Título: Clasificación y Síntesis de Emociones con Mapa de Expresiones.
Directores: Daniel Acevedo y María Elena Buemi.
Jurado: Pablo Turjanski y Manuel Dubinsky.

Resumen:
Se propone un método de bajo costo computacional para la síntesis de expresiones faciales, el cual genera una emoción objetivo solicitada por el usuario a partir de la imagen neutral de un sujeto. El espacio emocional que guía al proceso de síntesis se representa mediante una estructura basada en Mapas Auto-Organizados (SOM) que se entrenan de forma no supervisada y disponen topológicamente cerca aquellos elementos pertenecientes a una misma clase.  Para dicho entrenamiento se emplean descriptores que capturan información relativa a la forma, la estructura, la geometría y la textura facial.
Dado que esta representación tiene capacidad clasificatoria, se exploran distintas configuraciones del modelo y se valida su rendimiento en la identificación de emociones.
A partir de este espacio, el proceso de síntesis selecciona la mejor representación de un sujeto y aplica una deformación controlada mediante interpolación lineal y funciones gaussianas para generar la imagen, pudiendo ajustar la intensidad de la emoción de forma granular. Para validar los resultados de síntesis se empleó un clasificador externo provisto por la librería OpenCV, evidenciando que las imágenes generadas por el modelo presentan un comportamiento de clasificación comparable al de aquellas con expresiones genuinas; no obstante, se observa una mayor propensión de las imágenes sintetizadas a ser clasificadas erróneamente en las categorías “Happiness” y “Sadness”. Mostramos además las dificultades al extender este modelo para generar imágenes que expresen emociones mixtas.