Novas interfaces homem-computador têm sido pesquisadas a fim de se tornarem mais naturais e flexíveis. O rastreamento labial, foco deste trabalho, é parte deste contexto, podendo ser utilizado na detecção de emoções, bem como no auxílio ao reconhecimento de voz. Pode assim tornar-se um módulo inicial para a leitura labial, na criação de interfaces voltadas a deficientes auditivos. Os algoritmos disponíveis na literatura foram analisados e comparados, mostrando os prós e contras de cada método. Finalmente foi escolhido desenvolver uma técnica baseada em Active Appearance Model (AAM). O AAM gera um modelo a partir de um conjunto de imagens de treinamento, que pode ser utilizado no rastreamento labial de novas imagens. A técnica proposta baseia-se no uso de algoritmos genéticos para o ajuste do modelo, diferente, portanto, da técnica proposta originalmente pelo AAM. A convergência da técnica proposta foi extensivamente analisada, com a variação de parâmetros, buscando a análise de erro residual da função custo e sua relação com o tempo de convergência e erro de posição. / New human-computer interfaces have been researched to make them more natural and flexible. The lip tracking, emphasis of this work, is part of this setting it can be used for detecting emotions and to aid the speech recognition. It may well become an initial module for lip-reading, in the creation of interfaces directed to hearing impaired people. Algorithms available on literature are analyzed and compared, explaining the upsides and downsides of each method. Finally was chose to develop a technique based on Active Appearance Model (AAM). The AAM generates a model from a set of training images, which can be used in tracking of new lip images. The proposed technique is based on the use of genetic algorithms for fitting the model, different therefore of the technique originally proposed by AAM. The convergence of the proposed technique has been extensively analyzed with the variation of parameters, searching the error analysis of the cost function residual error and its relation to the execution time and position error.

Novas interfaces homem-computador têm sido pesquisadas a fim de se tornarem mais naturais e flexíveis. O rastreamento labial, foco deste trabalho, é parte deste contexto, podendo ser utilizado na detecção de emoções, bem como no auxílio ao reconhecimento de voz. Pode assim tornar-se um módulo inicial para a leitura labial, na criação de interfaces voltadas a deficientes auditivos. Os algoritmos disponíveis na literatura foram analisados e comparados, mostrando os prós e contras de cada método. Finalmente foi escolhido desenvolver uma técnica baseada em Active Appearance Model (AAM). O AAM gera um modelo a partir de um conjunto de imagens de treinamento, que pode ser utilizado no rastreamento labial de novas imagens. A técnica proposta baseia-se no uso de algoritmos genéticos para o ajuste do modelo, diferente, portanto, da técnica proposta originalmente pelo AAM. A convergência da técnica proposta foi extensivamente analisada, com a variação de parâmetros, buscando a análise de erro residual da função custo e sua relação com o tempo de convergência e erro de posição. / New human-computer interfaces have been researched to make them more natural and flexible. The lip tracking, emphasis of this work, is part of this setting it can be used for detecting emotions and to aid the speech recognition. It may well become an initial module for lip-reading, in the creation of interfaces directed to hearing impaired people. Algorithms available on literature are analyzed and compared, explaining the upsides and downsides of each method. Finally was chose to develop a technique based on Active Appearance Model (AAM). The AAM generates a model from a set of training images, which can be used in tracking of new lip images. The proposed technique is based on the use of genetic algorithms for fitting the model, different therefore of the technique originally proposed by AAM. The convergence of the proposed technique has been extensively analyzed with the variation of parameters, searching the error analysis of the cost function residual error and its relation to the execution time and position error.