Questa repository presenta il lavoro svolto sulla predizione delle micro e macro espressioni facciali, a partire dall’estrazione dei 468 landamarks di ciascun volto con l’utilizzo di MediaPipe Face Mesh. Dopodichè, le distanze locali e globali, calcolate su ogni 468 landmarks, sono state etichettate con un valore che è identificativo della classe e della percentuale di espressione. Infine, queste etichettature sono state utilizzate per addestrare il classificatore della macchina vettoriale di supporto (SVM). Il miglior risultato ha raggiunto circa 0.56% di accuratezza totale.
Per ulteriori informazioni riguardo il progetto trovate altro nel paper dedicato a questo link: https://github.com/Luigi-V/Facial-Expression-Prediction/blob/main/Paper_Emotion_Prediction.pdf