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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Detecção de pontos em faces para identificação de emoções
Autor(es): Camargo, Alexia Bagesteiro
Primeiro Orientador: Oliveira, Alessandro Bof de
Coorientador: Ferrugem, Anderson Priebe
Resumo: As expressões faciais atuam como um meio de comunicação não verbal capaz de refletir o estado emocional do ser humano, e através desta compreensão podemos verificar a coerência entre o que é dito e o que é manifestado. Cada emoção básica transmitida por um indivíduo possui uma movimentação muscular facial, portanto, uma técnica chamada Facially Expressed Emotion Labeling (FEEL) costuma ser utilizada por pesquisadores, com o intuito de avaliar a capacidade das pessoas em compreender os sentimentos de outras por meio de suas expressões, consistindo na apresentação da imagem de um rosto em uma tela de computador, na sequência é apresentado esse mesmo rosto transmitindo uma das seis emoções consideradas básicas: alegria, tristeza, medo, raiva, nojo ou surpresa. Ao final, os participantes devem dizer qual sentimento foi expresso na imagem, porém nem todos os sentimentos são percebidos automaticamente com a mesma facilidade. Diante disso, há interesse na implementação de Interfaces Homem-Máquina (IHM) capazes de identificar a expressão de um indivíduo, auxiliando na resolução deste problema. Na área da robótica, já existem robôs capazes de identificar e replicar expressões faciais semelhantes as do ser humano com ajuda da Inteligência Artificial (IA). Algumas técnicas computacionais como algoritmos de detecção de canto são utilizadas para identificar pontos de interesse em imagens, dentre os mais conhecidos podemos mencionar o Detector de Canto de Harris, utilizado neste trabalho com o objetivo de analisar e identificar os melhores parâmetros para identificação de emoções em imagens de faces. Para realizar a análise proposta, serão utilizadas as bases de dados The Karolinska Directed Emotional Faces (KDEF), Japanese Female Facial Expression (JAFFE) e CK+, juntamente com Rede Neural Convolucional (RNC) e filtro de Gabor.
Abstract: Facial expressions act as a non-verbal means of communication capable of reflecting the emotional state of the human being, and through this understanding we can verify the coherence between what is said and what is manifested. Each basic emotion transmitted by an individual has facial muscle movement, therefore, a technique called Facially Ex- pressed Emotion Labeling (FEEL) is often used by researchers, in order to assess people’s ability to understand the feelings of others through their expressions, consisting of the presentation of the image of a face on a computer screen, in the sequence that same face is presented transmitting one of the six emotions considered basic: joy, sadness, fear, anger, disgust or surprise. At the end, the participants must say which feeling was expressed in the image, but not all feelings are automatically perceived with the same ease. Therefore, there is interest in the implementation of Human-Machine Interfaces (HMI) capable of identifying the expression of an individual, helping to solve this problem. In the area of robotics, there are already robots capable of identifying and replicating facial expressions similar to those of humans with the help of Artificial Intelligence (AI). Some computational techniques such as corner detection algorithms are used to identify points of interest in images, among the best known we can mention the Harris Corner Detector, used in this work with the aim of analyzing and identifying the best parameters for identifying emotions in faces images. To perform the proposed analysis, the databases The Karolinska Directed Emotional Faces (KDEF), Japanese Female Facial Expression (JAFFE) and CK+ will be used, along with Convolutional Neural Network and Gabor filter.
Palavras-chave: Ciência da Computação
Expressão facial
Emoções
Detectores
Computer science
Facial expression
Emotions
Detectors
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Alegrete
Citação: CAMARGO, Alexia Bagesteiro. Detecção de pontos em faces para identificação de emoções. Orientador: Alessandro Bof de Oliveira. 2022. 72p. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Ciência da Computação) – Universidade Federal do Pampa, Curso de Ciência da Computação, Alegrete, 2022.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6862
Data do documento: 9-Mar-2022
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