Made available in DSpace on 2014-06-12T15:50:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Este trabalho teve como objetivo principal construir um Chatterbot Companheiro Virtual com Emoção e traços de Personalidade para acompanhar o tratamento de crianças e adolescentes na prevenção de problemas cardiovasculares. Com o uso de personalidade e sentimentos, a conversação com o Chatterbot, denominado de Buti, se torna mais realística e fluente, melhorando a interação entre o sistema e os usuários. O trabalho foi desenvolvido no contexto do projeto de pesquisa "Construção de um Companheiro Virtual de Aprendizado para um Programa de Promoção da Saúde Cardiovascular na Infância e Adolescência"(CVA-PSCV), financiado pela CNPq, em execução na Unidade de Cardiologia Materno-Fetal (UCMF), no Hospital Português em Recife, Pernambuco. A construção do Buti baseou-se em duas tecnologias: (1) a linguagem de marcação iAIML, criada especialmente para dar suporte a implementações de Chatterbot com intenções associadas aos diálogos; e (2) o modelo computacional de emoção OCC em conjunto com o modelo Big Five de personalidade para Atores Sintéticos. A modelagem das emoções e da personalidade foi assistida por duas psicólogas que fazem parte da equipe do projeto maior. Os testes realizados com seis crianças que participam do programa revelaram uma boa aceitação do Buti baseado em Computação Afetiva como companheiro virtual. Por fim, ressaltamos que não foi encontrada na literatura disponível nenhuma referência de sistema de acompanhamento de pacientes utilizando a tecnologia e os modelos que são usados aqui, o que aponta um dos aspectos inovadores deste trabalho

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós -Graduação em Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T06:25:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T23:53:25Z : No. of bitstreams: 1 181939.pdf: 6792581 bytes, checksum: f3adb57159f99c37c707eb37d1ec6e6a (MD5) / As interfaces de sistemas multi-usuários, como os sistemas de aprendizado cooperativo, diferem das interfaces de sistemas mono-usuário em dois aspectos principais: funcionabilidade e informações adicionais. Estas informações estão relacionadas à participação dos outros membros, o que estão fazendo, como, aonde, como estão se sentindo. Ou seja, a interface deve dar suporte à percepção. A percepção emocional proporciona o conhecimento do estado emocional de si e dos outros. Esta percepção pode agir positiva ou negativamente na interação entre os membros. Este trabalho busca formas de tornar perceptível as emoções através de uma interface. Para isto faz uma revisão bibliográfica da teoria das emoções e sua influência no comportamento social, e da percepção como instrumento de melhoria na interação entre pares de sistemas de cooperação. Com a prototipação de uma interface foram validados os fundamentos teóricos que dão suporte à percepção emocional em ambientes de cooperação sob condições reais de utilização, bem como se validou o uso das marionetes digitais como representação das emoções. Os testes realizados mostram a tendência à melhoria de performance dos membros em trabalhos de cooperação utilizando a percepção emocional.

A utilização de jogos sérios em muitas atividades, incluindo casos de saúde, como o processo de reabilitação motora, tem demonstrado resultados satisfatórios que encorajam o desenvolvimento de novas aplicações neste cenário. Jogos podem tornar tais atividades mais interessantes e divertidas para os pacientes, como também auxiliar as etapas do processo de reabilitação. Nestas aplicações, estratégias que visam a manutenção do nível de motivação do usuário durante a utilização são muito importantes. Assim, esta pesquisa investiga a adaptação de contexto em jogos sérios com a utilização de técnicas de Computação Afetiva. A proposta consiste em um framework que torna mais baixo ao programador o custo de implementação da adaptação afetiva em jogos e permite que o fisioterapeuta configure as adaptações que serão executadas no jogo conforme o perfil dos pacientes. Com o intuito de verificar a viabilidade da proposta, dois jogos para reabilitação motora e uma versão do framework foram implementados, permitindo a realização de experimentos com programadores, fisioterapeutas e pacientes. Os resultados obtidos permitem concluir que a abordagem proposta tende a proporcionar grande impacto social e tecnológico / The use of serious games in many activities, including health cases, like the motor rehabilitation process, has demonstrated results that encourage the development of new applications in this scenario. These activities can be more interesting and funnier by using games, as well as help the patients to execute the steps of the rehabilitation process. In these applications, strategies to maintain the user\'s motivation level during the game are very important. Thus, in this research, we investigated the context adaptation on serious games using techniques of Affective Computing. The proposal consists of a framework that makes the cost of implementing affective adaptation in games lower to programmers and allows the physiotherapists to configure the adaptations that will be executed in the game, according to the profile of the patients. In order to verify the feasibility of the proposal, two games for motor rehabilitation and a version of the framework were implemented, allowing the realization of experiments with programmers, physiotherapists, and patients. The results obtained allow us to conclude that the proposed approach tends to provide great social and technological impact

Uma das principais motivações da Inteligência Artificial no contexto dos sistemas de entretenimento digital é criar personagens adaptáveis a novas situações, pouco previsíveis, com aprendizado rápido, memória de situações passadas e uma grande diversidade de comportamentos consistente e convincente ao longo do tempo. De acordo com recentes estudos desenvolvidos nos campos da Neurociência e da Psicologia, a capacidade de resolução de problemas não está unicamente atrelada à facilidade na manipulação de símbolos, mas também à exploração das características do ambiente e à interação social, que pode ser expressa na forma de fenômenos emocionais. Os resultados desses estudos confirmam o papel fundamental que cumprem a personalidade e as emoções nas atividades de percepção, planejamento, raciocínio, criatividade, aprendizagem, memória e tomada de decisão. Quando módulos para a manipulação de personalidade e emoções são incorporados à teoria de agentes, é possível a construção de Agentes com Comportamento Convincente (Believable Agents). O objetivo principal deste trabalho é desenvolver e implementar uma arquitetura de agentes inteligentes para construir personagens sintéticos cujos estados afetivos influenciam em suas atividades cognitivas. Para o desenvolvimento de tal arquitetura utilizou-se o modelo BDI (Beliefs, Desires e Intentions) como base e aos módulos existentes em uma implementação desse modelo foi incluído um Módulo Afetivo. Esse Módulo Afetivo é constituído por três submódulos (Personalidade, Humor e Emoção) e deve impactar nas atividades cognitivas de percepção, memória e tomada de decisão do agente. Duas provas de conceito (experimentos) foram construídas : a simulação do problema do ``Dilema do Prisioneiro Iterado\'\' e a versão computadorizada do ``Jogo da Memória\'\'. A construção desses experimentos permitiu avaliar empiricamente a influência da personalidade, humor e emoção nas atividades cognitivas dos agentes, e consequentemente no seu comportamento. Os resultados evidenciam que a utilização da nova arquitetura permite a construção de agentes com comportamentos mais coerentes, adaptativos e cooperativos quando comparados aos de agentes construídos com arquiteturas cujas atividades cognitivas não consideram o estado afetivo, e também produz um comportamento mais próximo de um agente humano que de um comportamento ótimo ou aleatório. Essa evidência de sucesso, apresentada nos resultados, mostra que os agentes construídos com a arquitetura proposta nessa dissertação indicam um avanço na direção do desenvolvimento dos Agentes com Comportamento Convincente. / One of the main motivations of Artificial Intelligence in the context of the digital entertainment systems is to create characters that are adaptable to new situations, unpredictable, fast learners, enable with memory of past situations and a variety of consistent and convincing behavior over time. According to recent studies conducted in the fields of Neuroscience and Psychology, the ability to solve problems is not only related to the capacity to manipulate symbols, but also to the ability to explore the environment and to engage into social interaction, which can be expressed as emotional phenomena. The results of these studies confirm the key role the personality and emotions play in the activities of perception, attention, planning, reasoning, creativity, learning, memory and decision making. When modules for handling personality and emotion, are incorporated in a theory of agents, it is possible to build Believable Agents. The main objective of this work is to develop and implement an intelligent agent architecture to build synthetic characters whose affective states influence their cognitive activities. To develop such architecture the BDI model (Beliefs, Desires and Intentions) was used as a basis, to which an Affective Module was included. The Affective Module consists of three sub-modules (Personality, Mood and Emotion), which influence the cognitive activities of perception, memory and decision making. Finally, two proofs of concept were built: the simulation of the problem of ``Iterated Prisoner\'s Dilemma\'\' and the computerized version of the ``Memory Game.\'\' The construction of these experiments allowed to evaluate empirically the influence of personality, mood and emotion in cognitive activities of agents and consequently in their behavior. The results show that using the proposed architecture one can build agents with more consistent, adaptive and cooperative behaviors when compared to agents built with architectures whose affective states do not influence their cognitive activities. It also produces a behavior that is closer to a human user than that of optimal or random behavior. This evidence of success, presented in the obtained results, show that agents built with the proposed architecture indicate an advance towards the development of Believable Agents.

A utilização de jogos sérios em muitas atividades, incluindo casos de saúde, como o processo de reabilitação motora, tem demonstrado resultados satisfatórios que encorajam o desenvolvimento de novas aplicações neste cenário. Jogos podem tornar tais atividades mais interessantes e divertidas para os pacientes, como também auxiliar as etapas do processo de reabilitação. Nestas aplicações, estratégias que visam a manutenção do nível de motivação do usuário durante a utilização são muito importantes. Assim, esta pesquisa investiga a adaptação de contexto em jogos sérios com a utilização de técnicas de Computação Afetiva. A proposta consiste em um framework que torna mais baixo ao programador o custo de implementação da adaptação afetiva em jogos e permite que o fisioterapeuta configure as adaptações que serão executadas no jogo conforme o perfil dos pacientes. Com o intuito de verificar a viabilidade da proposta, dois jogos para reabilitação motora e uma versão do framework foram implementados, permitindo a realização de experimentos com programadores, fisioterapeutas e pacientes. Os resultados obtidos permitem concluir que a abordagem proposta tende a proporcionar grande impacto social e tecnológico / The use of serious games in many activities, including health cases, like the motor rehabilitation process, has demonstrated results that encourage the development of new applications in this scenario. These activities can be more interesting and funnier by using games, as well as help the patients to execute the steps of the rehabilitation process. In these applications, strategies to maintain the user\'s motivation level during the game are very important. Thus, in this research, we investigated the context adaptation on serious games using techniques of Affective Computing. The proposal consists of a framework that makes the cost of implementing affective adaptation in games lower to programmers and allows the physiotherapists to configure the adaptations that will be executed in the game, according to the profile of the patients. In order to verify the feasibility of the proposal, two games for motor rehabilitation and a version of the framework were implemented, allowing the realization of experiments with programmers, physiotherapists, and patients. The results obtained allow us to conclude that the proposed approach tends to provide great social and technological impact

Uma das principais motivações da Inteligência Artificial no contexto dos sistemas de entretenimento digital é criar personagens adaptáveis a novas situações, pouco previsíveis, com aprendizado rápido, memória de situações passadas e uma grande diversidade de comportamentos consistente e convincente ao longo do tempo. De acordo com recentes estudos desenvolvidos nos campos da Neurociência e da Psicologia, a capacidade de resolução de problemas não está unicamente atrelada à facilidade na manipulação de símbolos, mas também à exploração das características do ambiente e à interação social, que pode ser expressa na forma de fenômenos emocionais. Os resultados desses estudos confirmam o papel fundamental que cumprem a personalidade e as emoções nas atividades de percepção, planejamento, raciocínio, criatividade, aprendizagem, memória e tomada de decisão. Quando módulos para a manipulação de personalidade e emoções são incorporados à teoria de agentes, é possível a construção de Agentes com Comportamento Convincente (Believable Agents). O objetivo principal deste trabalho é desenvolver e implementar uma arquitetura de agentes inteligentes para construir personagens sintéticos cujos estados afetivos influenciam em suas atividades cognitivas. Para o desenvolvimento de tal arquitetura utilizou-se o modelo BDI (Beliefs, Desires e Intentions) como base e aos módulos existentes em uma implementação desse modelo foi incluído um Módulo Afetivo. Esse Módulo Afetivo é constituído por três submódulos (Personalidade, Humor e Emoção) e deve impactar nas atividades cognitivas de percepção, memória e tomada de decisão do agente. Duas provas de conceito (experimentos) foram construídas : a simulação do problema do ``Dilema do Prisioneiro Iterado\'\' e a versão computadorizada do ``Jogo da Memória\'\'. A construção desses experimentos permitiu avaliar empiricamente a influência da personalidade, humor e emoção nas atividades cognitivas dos agentes, e consequentemente no seu comportamento. Os resultados evidenciam que a utilização da nova arquitetura permite a construção de agentes com comportamentos mais coerentes, adaptativos e cooperativos quando comparados aos de agentes construídos com arquiteturas cujas atividades cognitivas não consideram o estado afetivo, e também produz um comportamento mais próximo de um agente humano que de um comportamento ótimo ou aleatório. Essa evidência de sucesso, apresentada nos resultados, mostra que os agentes construídos com a arquitetura proposta nessa dissertação indicam um avanço na direção do desenvolvimento dos Agentes com Comportamento Convincente. / One of the main motivations of Artificial Intelligence in the context of the digital entertainment systems is to create characters that are adaptable to new situations, unpredictable, fast learners, enable with memory of past situations and a variety of consistent and convincing behavior over time. According to recent studies conducted in the fields of Neuroscience and Psychology, the ability to solve problems is not only related to the capacity to manipulate symbols, but also to the ability to explore the environment and to engage into social interaction, which can be expressed as emotional phenomena. The results of these studies confirm the key role the personality and emotions play in the activities of perception, attention, planning, reasoning, creativity, learning, memory and decision making. When modules for handling personality and emotion, are incorporated in a theory of agents, it is possible to build Believable Agents. The main objective of this work is to develop and implement an intelligent agent architecture to build synthetic characters whose affective states influence their cognitive activities. To develop such architecture the BDI model (Beliefs, Desires and Intentions) was used as a basis, to which an Affective Module was included. The Affective Module consists of three sub-modules (Personality, Mood and Emotion), which influence the cognitive activities of perception, memory and decision making. Finally, two proofs of concept were built: the simulation of the problem of ``Iterated Prisoner\'s Dilemma\'\' and the computerized version of the ``Memory Game.\'\' The construction of these experiments allowed to evaluate empirically the influence of personality, mood and emotion in cognitive activities of agents and consequently in their behavior. The results show that using the proposed architecture one can build agents with more consistent, adaptive and cooperative behaviors when compared to agents built with architectures whose affective states do not influence their cognitive activities. It also produces a behavior that is closer to a human user than that of optimal or random behavior. This evidence of success, presented in the obtained results, show that agents built with the proposed architecture indicate an advance towards the development of Believable Agents.

Este trabalho avalia a influência das emoções humanas expressas pela mímica da face na tomada de decisão de sistemas computacionais, com o objetivo de melhorar a experiência do usuário. Para isso, foram desenvolvidos três módulos: o primeiro trata-se de um sistema de computação assistiva - uma prancha de comunicação alternativa e ampliada em versão digital. O segundo módulo, aqui denominado Módulo Afetivo, trata-se de um sistema de computação afetiva que, por meio de Visão Computacional, capta a mímica da face do usuário e classifica seu estado emocional. Este segundo módulo foi implementado em duas etapas, as duas inspiradas no Sistema de Codificação de Ações Faciais (FACS), que identifica expressões faciais com base no sistema cognitivo humano. Na primeira etapa, o Módulo Afetivo realiza a inferência dos estados emocionais básicos: felicidade, surpresa, raiva, medo, tristeza, aversão e, ainda, o estado neutro. Segundo a maioria dos pesquisadores da área, as emoções básicas são inatas e universais, o que torna o módulo afetivo generalizável a qualquer população. Os testes realizados com o modelo proposto apresentaram resultados 10,9% acima dos resultados que usam metodologias semelhantes. Também foram realizadas análises de emoções espontâneas, e os resultados computacionais aproximam-se da taxa de acerto dos seres humanos. Na segunda etapa do desenvolvimento do Módulo Afetivo, o objetivo foi identificar expressões faciais que refletem a insatisfação ou a dificuldade de uma pessoa durante o uso de sistemas computacionais. Assim, o primeiro modelo do Módulo Afetivo foi ajustado para este fim. Por fim, foi desenvolvido um Módulo de Tomada de Decisão que recebe informações do Módulo Afetivo e faz intervenções no Sistema Computacional. Parâmetros como tamanho do ícone, arraste convertido em clique e velocidade de varredura são alterados em tempo real pelo Módulo de Tomada de Decisão no sistema computacional assistivo, de acordo com as informações geradas pelo Módulo Afetivo. Como o Módulo Afetivo não possui uma etapa de treinamento para inferência do estado emocional, foi proposto um algoritmo de face neutra para resolver o problema da inicialização com faces contendo emoções. Também foi proposto, neste trabalho, a divisão dos sinais faciais rápidos entre sinais de linha base (tique e outros ruídos na movimentação da face que não se tratam de sinais emocionais) e sinais emocionais. Os resultados dos Estudos de Caso realizados com os alunos da APAE de Presidente Prudente demonstraram que é possível melhorar a experiência do usuário, configurando um sistema computacional com informações emocionais expressas pela mímica da face. / The influence of human emotions expressed by facial mimics in decision-taking of computer systems is analyzed to improve user´s experience. Three modules were developed: the first module comprises a system of assistive computation - a digital alternative and amplified communication board. The second module, called the Affective Module, is a system of affective computation which, through a Computational Vision, retrieves the user\'s facial mimic and classifies their emotional state. The second module was implemented in two stages derived from the Facial Action Codification System (FACS) which identifies facial expressions based on the human cognitive system. In the first stage, the Affective Module infers the basic emotional stages, namely, happiness, surprise, anger, fear, sadness, disgust, and the neutral state. According to most researchers, basic emotions are innate and universal. Thus, the affective module is common to any population. Tests undertaken with the suggested model provided results which were 10.9% above those that employ similar methodologies. Spontaneous emotions were also undertaken and computer results were close to human score rates. The second stage for the development of the Affective Module, facial expressions that reflect dissatisfaction or difficulties during the use of computer systems were identified. The first model of the Affective Module was adjusted to this end. A Decision-taking Module which receives information from the Affective Module and intervenes in the Computer System was developed. Parameters such as icon size, draw transformed into a click, and scanning speed are changed in real time by the Decision-taking Module in the assistive computer system, following information by the Affective Module. Since the Affective Module does not have a training stage to infer the emotional stage, a neutral face algorithm has been suggested to solve the problem of initialing with emotion-featuring faces. Current assay also suggests the distinction between quick facial signals among the base signs (a click or any other sound in the face movement which is not an emotional sign) and emotional signs. Results from Case Studies with APAE children in Presidente Prudente SP Brazil showed that user´s experience may be improved through a computer system with emotional information expressed by facial mimics.

Reabilitação robótica tem um papel importante em exercícios terapêuticos ao combinar robôs com jogos sérios de computador em uma atraente plataforma terapêutica. Entretanto, a tarefa de medir o grau de adesão do paciente ao tratamento não é trivial. A dificuldade de aplicar técnicas baseadas em questionários e entrevistas, particularmente em pacientes que tiveram a fala comprometida por acidente vascular encefálico (AVE), nos inspirou a investigar técnicas não verbais e não invasivas para classificar emoções. Com este propósito, uma rede neural supervisionada foi projetada para interpretar imagens térmicas infravermelhas faciais de indivíduos realizando terapia robótica de reabilitação integrada com os jogos. Uma base de dados contendo imagens de 8 voluntários foi criada e contém reações emocionais espontâneas e provocadas. No total, foram analizadas 2445 imagens térmicas faciais, em média 100 imagens por pessoa por 3 categorias de emoções (neutra, motivado e sobrecarregado). Baseado em análise de matriz de confusão, os resultados experimentais se correlacionaram muito bem com as estimativas manuais, produzindo um desempenho global de 92,6%. / Rehabilitation robotic plays an important role in therapeutic exercises by combining robots with computer serious games into an attractive therapeutic platform. However, measuring the degree of engagement of the user is not a trivial task. The difficulty of applying question-based techniques, particularly for patients who have the speech capacity compromised due to cerebrovascular accidents, has inspired us to investigate noninvasive and nonverbal techniques aiming to classifying emotions. For this purpose, a supervised artificial neural network interprets facial infrared thermal images of individuals performing rehabilitation robotic therapy integrated with games. A database containing images of 8 users was generated by combining evoked and spontaneous emotional reactions. In total, 2445 facial thermal images with an average of 100 images per person for three categories of emotions (neutral, motivated, and overstressed) were analyzed. Based on confusion matrix analysis, the experimental results correlated very well with manual estimates, producing an overall performance of 92.6%.

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-03-30T13:52:38Z No. of bitstreams: 1 Eduardo de Oliveira.pdf: 5953304 bytes, checksum: 4371bfccf262cad294bf159405027f64 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-30T13:52:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Eduardo de Oliveira.pdf: 5953304 bytes, checksum: 4371bfccf262cad294bf159405027f64 (MD5) Previous issue date: 2011-01-31 / Banco Santander / Banespa / Este trabalho apresenta um sistema que realiza automaticamente a inferência das emoções básicas (alegria, tristeza, raiva, medo, repulsa e surpresa) pelas expressões da face de um usuário de computador, através de imagens capturadas por uma webcam. A aplicação desenvolvida baseia-se no sistema de codificação facial FACS, que classifica as ações faciais em códigos específicos, conhecidos como AUs (Action Units). A abordagem utilizada consiste em coletar dados de movimentações da boca, olhos e sobrancelhas para classificar, via redes neurais, os códigos AUs presentes nas expressões faciais executadas. Por meio de árvore de decisão, conjunto de regras ou rede neural, as emoções dos AUs, anteriormente classificados, são inferidas. O sistema construído foi avaliado sobre três cenários diferentes: (1) utilizando amostras de bases de faces para avaliação de reconhecimento de AUs e emoções; (2) com amostras de bases de faces para avaliação de reconhecimento de emoções por rede neural (abordagem alternativa); (3) utilizando uma amostra composta por imagens capturadas por webcam para avaliação de emoção, por árvore de decisão e rede neural. Como resultados, foi obtida uma taxa de reconhecimento sobre AUs de 53,83%, implicando em 28,57% de reconhecimento de emoções pelo inferidor da árvore de decisão - Cenário 1. Já, a inferência de emoção pela rede neural obteve como melhor resultado 63,33% de taxa de reconhecimento - Cenários 2 e 3. O trabalho desenvolvido pode ser utilizado para ajustar o comportamento do computador ao estado afetivo do usuário ou fornecer dados para outros softwares, como sistemas tutores inteligentes. / This work presents a system that automatically performs the inference of basic emotions (happiness, sadness, anger, fear, disgust and surprise) through facial expressions from a computer user, using images captured by a webcam. The developed application is based on facial coding system FACS, that classifies specific facial actions, known as AUs (Action Units). The proposed approach consists in collecting moviment data of mouth, eyes and eyebrows to classify, by neural networks, AUs codes presents in performed facial expressions. With decision tree, ruleset or neural network, the emotions of AUs, previously classified, are inferred. The designed system was evaluated in three different scenarios: (1) using samples of faces bases to evaluate the recognition of AUs and emotions; (2) with samples of face bases to evaluate emotion recognition by neural network (alternative approach); (3) using a sample of images captured by webcam for evaluation of emotion in decision tree and neural network. As results, was obtained 53.83% of recognition rate over AUs, which implicating 28.57% of emotions recognition with decision tree - Scenario 1. The emotion inference by neural network achieve, 63.33% of recognition rate as the best result - Scenarios 2 and 3. The developed paper can be used to adjust computer?s behavior to address user?s affective state, or provides data to other softwares, such as intelligent tutoring systems.

Este trabalho avalia a influência das emoções humanas expressas pela mímica da face na tomada de decisão de sistemas computacionais, com o objetivo de melhorar a experiência do usuário. Para isso, foram desenvolvidos três módulos: o primeiro trata-se de um sistema de computação assistiva - uma prancha de comunicação alternativa e ampliada em versão digital. O segundo módulo, aqui denominado Módulo Afetivo, trata-se de um sistema de computação afetiva que, por meio de Visão Computacional, capta a mímica da face do usuário e classifica seu estado emocional. Este segundo módulo foi implementado em duas etapas, as duas inspiradas no Sistema de Codificação de Ações Faciais (FACS), que identifica expressões faciais com base no sistema cognitivo humano. Na primeira etapa, o Módulo Afetivo realiza a inferência dos estados emocionais básicos: felicidade, surpresa, raiva, medo, tristeza, aversão e, ainda, o estado neutro. Segundo a maioria dos pesquisadores da área, as emoções básicas são inatas e universais, o que torna o módulo afetivo generalizável a qualquer população. Os testes realizados com o modelo proposto apresentaram resultados 10,9% acima dos resultados que usam metodologias semelhantes. Também foram realizadas análises de emoções espontâneas, e os resultados computacionais aproximam-se da taxa de acerto dos seres humanos. Na segunda etapa do desenvolvimento do Módulo Afetivo, o objetivo foi identificar expressões faciais que refletem a insatisfação ou a dificuldade de uma pessoa durante o uso de sistemas computacionais. Assim, o primeiro modelo do Módulo Afetivo foi ajustado para este fim. Por fim, foi desenvolvido um Módulo de Tomada de Decisão que recebe informações do Módulo Afetivo e faz intervenções no Sistema Computacional. Parâmetros como tamanho do ícone, arraste convertido em clique e velocidade de varredura são alterados em tempo real pelo Módulo de Tomada de Decisão no sistema computacional assistivo, de acordo com as informações geradas pelo Módulo Afetivo. Como o Módulo Afetivo não possui uma etapa de treinamento para inferência do estado emocional, foi proposto um algoritmo de face neutra para resolver o problema da inicialização com faces contendo emoções. Também foi proposto, neste trabalho, a divisão dos sinais faciais rápidos entre sinais de linha base (tique e outros ruídos na movimentação da face que não se tratam de sinais emocionais) e sinais emocionais. Os resultados dos Estudos de Caso realizados com os alunos da APAE de Presidente Prudente demonstraram que é possível melhorar a experiência do usuário, configurando um sistema computacional com informações emocionais expressas pela mímica da face. / The influence of human emotions expressed by facial mimics in decision-taking of computer systems is analyzed to improve user´s experience. Three modules were developed: the first module comprises a system of assistive computation - a digital alternative and amplified communication board. The second module, called the Affective Module, is a system of affective computation which, through a Computational Vision, retrieves the user\'s facial mimic and classifies their emotional state. The second module was implemented in two stages derived from the Facial Action Codification System (FACS) which identifies facial expressions based on the human cognitive system. In the first stage, the Affective Module infers the basic emotional stages, namely, happiness, surprise, anger, fear, sadness, disgust, and the neutral state. According to most researchers, basic emotions are innate and universal. Thus, the affective module is common to any population. Tests undertaken with the suggested model provided results which were 10.9% above those that employ similar methodologies. Spontaneous emotions were also undertaken and computer results were close to human score rates. The second stage for the development of the Affective Module, facial expressions that reflect dissatisfaction or difficulties during the use of computer systems were identified. The first model of the Affective Module was adjusted to this end. A Decision-taking Module which receives information from the Affective Module and intervenes in the Computer System was developed. Parameters such as icon size, draw transformed into a click, and scanning speed are changed in real time by the Decision-taking Module in the assistive computer system, following information by the Affective Module. Since the Affective Module does not have a training stage to infer the emotional stage, a neutral face algorithm has been suggested to solve the problem of initialing with emotion-featuring faces. Current assay also suggests the distinction between quick facial signals among the base signs (a click or any other sound in the face movement which is not an emotional sign) and emotional signs. Results from Case Studies with APAE children in Presidente Prudente SP Brazil showed that user´s experience may be improved through a computer system with emotional information expressed by facial mimics.