As proporções na face e no corpo humano são analisadas desde a antiguidade, a exemplo do Homem Vitruviano de Leonardo da Vince. A existência das proporções Divinas ou proporções áureas em crânios esqueletizados é um campo de estudo que apresenta um potencial colaborador para as áreas de sobreposição de imagens, reconstrução facial e identificação forense. O objetivo deste trabalho é estabelecer parâmetros antropométricos regionais baseados nas proporções áureas, instituindo coeficientes e índices faciais específicos para a amostra composta por sessenta crânios esqueletizados (n=60), oriundos do Instituto Médico Legal da Bahia. As mensurações foram realizadas diretamente sobre o crânio utilizando paquímetros digitais. Foram selecionadas 14 medidas craniométricas diferentes e a partir delas foram calculados 06 relações horizontais, 04 verticais e 06 índices faciais. Os dados foram tabulados e descritos por valores de média e desvio padrão, utilizou-se o intervalo de confiança da média (p<0,05). A proporção áurea (1,618) não foi encontrada na população examinada, entretanto foi possível estabelecer índices faciais e coeficientes próprios para as medidas, construindo parâmetros antropométricos regionais baseados nas proporções estudadas. A proporção altura da cabeça em relação a altura da face (V-GN/N-GN) igual a 1,69 foi a variável que mais se aproximou do número de ouro e a relação entre a altura nasal ser igual a metade da altura da face (N-SN=N-GN/2) como valor de 0,92 foi a variável que mais se aproximou entre as igualdades. Admiti-se que a partir de uma medida é possível alcançar a outra utilizando os índices faciais e as retas de regressão calculadas. Este estudo fornece indicadores úteis, pois busca estabelecer proporções nos crânios que são reproduzíveis na face, contribuindo para o aperfeiçoamento das técnicas auxiliares de Reconstrução Facial e Sobreposição de Imagens em estudos futuros. / The proportions of the human face and body have been studied since, at least, Leonardo da Vinci and his Vitruvian Man. The existence of divine or Golden Ratios in human skulls may collaborate with Image Superposition, Facial Reconstruction and Forensics Identification. The goal of this study is establishing regional anthropometrics parameters based on golden ratios, using specifics facial coefficients and indexes for sixty skulls (n=60), obtained from Institute of Legal Medicine of Bahia, BRA. The measurements were done directly over the skull using a digital pachymeter. Fourteen different measurements were selected and, from them, 06 horizontals and 04 verticals relations and 06 facial indexes were calculated. The data was charted and described by average and standard deviation. An average confidence interval was used (p<0,05).The golden ratio (1,618) has not been found among the population analyzed, however was possible establishing facial indexes and coefficients for the measurements, building regional anthropometric parameters based on the studied proportions. The proportion height of the head related to the height of the face (V-GN/N-GN) equal to 1,69 was the closest variable to the golden number and the relation between nasal height being equal to half a height of the face (N-SN=N-GN/2) as 0,92 was the closest variable between equalities. Admitting that from one measurement to another can be achieved using the facial indexes facial and linear regression calculated. This study provides useful indicators since tries to establish proportions on the skull that can be reproducible on the face, contributing for the improvement of auxiliary techniques of Facial Reconstruction and Images Superposition in future studies.

As proporções na face e no corpo humano são analisadas desde a antiguidade, a exemplo do Homem Vitruviano de Leonardo da Vince. A existência das proporções Divinas ou proporções áureas em crânios esqueletizados é um campo de estudo que apresenta um potencial colaborador para as áreas de sobreposição de imagens, reconstrução facial e identificação forense. O objetivo deste trabalho é estabelecer parâmetros antropométricos regionais baseados nas proporções áureas, instituindo coeficientes e índices faciais específicos para a amostra composta por sessenta crânios esqueletizados (n=60), oriundos do Instituto Médico Legal da Bahia. As mensurações foram realizadas diretamente sobre o crânio utilizando paquímetros digitais. Foram selecionadas 14 medidas craniométricas diferentes e a partir delas foram calculados 06 relações horizontais, 04 verticais e 06 índices faciais. Os dados foram tabulados e descritos por valores de média e desvio padrão, utilizou-se o intervalo de confiança da média (p<0,05). A proporção áurea (1,618) não foi encontrada na população examinada, entretanto foi possível estabelecer índices faciais e coeficientes próprios para as medidas, construindo parâmetros antropométricos regionais baseados nas proporções estudadas. A proporção altura da cabeça em relação a altura da face (V-GN/N-GN) igual a 1,69 foi a variável que mais se aproximou do número de ouro e a relação entre a altura nasal ser igual a metade da altura da face (N-SN=N-GN/2) como valor de 0,92 foi a variável que mais se aproximou entre as igualdades. Admiti-se que a partir de uma medida é possível alcançar a outra utilizando os índices faciais e as retas de regressão calculadas. Este estudo fornece indicadores úteis, pois busca estabelecer proporções nos crânios que são reproduzíveis na face, contribuindo para o aperfeiçoamento das técnicas auxiliares de Reconstrução Facial e Sobreposição de Imagens em estudos futuros. / The proportions of the human face and body have been studied since, at least, Leonardo da Vinci and his Vitruvian Man. The existence of divine or Golden Ratios in human skulls may collaborate with Image Superposition, Facial Reconstruction and Forensics Identification. The goal of this study is establishing regional anthropometrics parameters based on golden ratios, using specifics facial coefficients and indexes for sixty skulls (n=60), obtained from Institute of Legal Medicine of Bahia, BRA. The measurements were done directly over the skull using a digital pachymeter. Fourteen different measurements were selected and, from them, 06 horizontals and 04 verticals relations and 06 facial indexes were calculated. The data was charted and described by average and standard deviation. An average confidence interval was used (p<0,05).The golden ratio (1,618) has not been found among the population analyzed, however was possible establishing facial indexes and coefficients for the measurements, building regional anthropometric parameters based on the studied proportions. The proportion height of the head related to the height of the face (V-GN/N-GN) equal to 1,69 was the closest variable to the golden number and the relation between nasal height being equal to half a height of the face (N-SN=N-GN/2) as 0,92 was the closest variable between equalities. Admitting that from one measurement to another can be achieved using the facial indexes facial and linear regression calculated. This study provides useful indicators since tries to establish proportions on the skull that can be reproducible on the face, contributing for the improvement of auxiliary techniques of Facial Reconstruction and Images Superposition in future studies.

In recent years we have seen great advances in Computer Vision research area that have made possible change the we interact with machines. To achieve an effective Intelligent Human-Computer Interface (IHC), in addition to recognize body movements or vocal commands, it is necessary the machine be able to understand human facial expressions. Although there are several publications that aims to recognize facial expressions, this task is not yet performed by a machine with the same efficiency as the human being. This work proposes two geometric-based feature selection approaches for facial expression recognition. The first, called Empirical Distances method obtained 77.66% of recognition rate. The second, called CFS Distances method, obtained 91.33% of recognition rate. The results obtained are compatible with the state of the art in this research area. / Nos últimos anos temos observado grandes avanços na área de Visão Computacional que possibilitaram uma mudança na maneira como nos relacionamos com a máquina. Para alcançar uma efetiva Interface Humano-Computador Inteligente (IHC), além dos movimentos corporais ou comandos vocais, é necessário que a máquina seja capaz de compreender também as expressões faciais dos seres humanos. Diversos autores buscaram reconhecer expressões faciais mas essa tarefa ainda não é executada com a mesma eficiência que um humano. Este trabalho se utilizou da geometria facial humana para propor dois métodos de seleção de características para reconhecer expressões faciais humanas. O primeiro, intitulado método das Distâncias Empíricas, obteve 77.66% de acurácia, enquanto que o segundo, intitulado método das Distâncias CFS, obteve uma acurácia de 91.33%. Os resultados obtidos foram compatíveis com o atual estado da arte da área de pesquisa.