Software para análise de emoções na face (2010)
- Authors:
- USP affiliated author: RAHMILEVITZ, GUSTAVO - EP
- School: EP
- Sigla do Departamento: PMR
- Subjects: EMOÇÕES; TRAÇOS DE PERSONALIDADE; COMUNICAÇÃO NÃO VERBAL; ALGORITMOS PARA IMAGENS; MATLAB
- Language: Português
- Abstract: Frequentemente desejamos conseguir olhar além do simples significado das palavras; o que a pessoa realmente quer dizer, o que ela esta sentindo e quão verdadeira está sendo? Expressões faciais universais para descrever emoções já foram identificadas (EKMAN, MATSUMOTO e FRIESSEN, 1982);(EKMAN, FRIESEN e HAGER, 2002) (incluindo – raiva, satisfação, nojo, medo, tristeza, surpresa e alegria – e podem de forma objetiva e confiável ser separadas umas das outras. Este trabalho tem como objetivo criar um programa completamente automatizado que analise os “action unit‟s” (AU‟s) faciais, baseados nos FACS de Paul Eckman, e determine qual a emoção que a pessoa em questão está sentindo e o grau de certeza dessa análise. Já existem muitos programas de detecção de emoção facial, no entanto todos se baseiam na comparação de estados emocionais macro presentes em fotos ou filmes. Sabendo que essas emoções prototípicas ocorrem com pouca frequência, preferimos estudar a comunicação presente na mudança de poucas e discretas características faciais. O programa deve analisar os AU‟s descritos por características faciais permanentes (boca, sobrancelha) e transientes (rugas, sulcos) capturadas em fotos frontais que são então comparadas ao estado neutro. Um total de 21 AU‟s ( 5 da face superior e 16 da face inferior) podem ser reconhecidos pelo programa depois que a face foi detectada e separada do resto da imagem. Esses AU‟s são agrupados por região e analisados individualmente conforme as regiões são isoladas para melhor verificação. A biblioteca OpenCV foi utilizada para desenvolver algoritmos para a detecção da face e das características relevantes a análise de emoções. O núcleo do software é o método proposto por Viola e Jones, que apresenta boas taxas de detecção e baixa taxa de falsos positivos. Também apresentamosum algoritmo para o contorno das imagens para análise da posição da característica. Utilizamos para a tomada de decisão da emoção os algoritmos de Redes Neurais com aprendizado por retropropagação através do programa Matlab™ da MathWorks.
- Imprenta:
-
ABNT
RAHMILEVITZ, Gustavo. Software para análise de emoções na face. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2010. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/66c0a37b-0317-4cc8-9f60-642c80cdfb2c/GUSTAVO%20RAHMILEVITZ%20PMR10.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Rahmilevitz, G. (2010). Software para análise de emoções na face (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/66c0a37b-0317-4cc8-9f60-642c80cdfb2c/GUSTAVO%20RAHMILEVITZ%20PMR10.pdf -
NLM
Rahmilevitz G. Software para análise de emoções na face [Internet]. 2010 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/66c0a37b-0317-4cc8-9f60-642c80cdfb2c/GUSTAVO%20RAHMILEVITZ%20PMR10.pdf -
Vancouver
Rahmilevitz G. Software para análise de emoções na face [Internet]. 2010 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/66c0a37b-0317-4cc8-9f60-642c80cdfb2c/GUSTAVO%20RAHMILEVITZ%20PMR10.pdf
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
GUSTAVO RAHMILEVITZ PMR10... | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
