Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-02-26T19:51:31Z No. of bitstreams: 2 HAMILTON DE MATOS.pdf: 25340069 bytes, checksum: 42b3c3c262d4682b8240b3cc157a63b8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-04-28T16:04:20Z (GMT) No. of bitstreams: 2 HAMILTON DE MATOS.pdf: 25340069 bytes, checksum: 42b3c3c262d4682b8240b3cc157a63b8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-28T16:04:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 HAMILTON DE MATOS.pdf: 25340069 bytes, checksum: 42b3c3c262d4682b8240b3cc157a63b8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-07 / This research aims to establish a methodology for the creation of a convolutional neural network in situations where there is a reduced number of data for training. The scenario adopted is the identi_cation of facial expressions in images and their respective emotions. Through the validation of the proposed method, in addition to the availability of the methodology itself, a public access interface is also available for providing information about the emotions detected in an image. In this context, human behavior studies such as Paul Ekman's analysis and definitions of universal emotions are used. Diferent techniques of computer vision and machine learning with convolutional neural networks were used to create the software. The aim of this work is to verify the possibility of real-time analysis, aiming to provide data in situations in which feedback can be fundamental for making certain decisions (eg in reactions in statements, for example). Even on a reduced training data set, it was possible to achieve an average final test accuracy of 65 % with an average training time of ten minutes. / Esta pesquisa tem como objetivo estabelecer uma metodologia para a criação de uma rede neural convolucional em situações em que exista um número reduzido de dados para treinamento. O cenário adotado é o de identificação de expressões faciais em imagens e suas respectivas emoções. Por meio da validação do método proposto, além da disponibilização da própria metodologia, também é disponibilizada uma interface de acesso público que apresenta informações a respeito das emoções detectadas em uma imagem. Neste contexto, são utilizados estudos de comportamento humano como a análise feita por Paul Ekman e as definições de emoções universais. Para criação do software, foram utilizadas diferentes técnicas de visão computacional e técnicas de aprendizagem de máquina com redes neurais convolucionais. Pretende-se, com este trabalho, verificar a possibilidade de leituras em tempo real, tendo como objetivo fornecer dados em situações nas quais os feedbacks podem ser fundamentais para a tomada de determinadas decisões (como em reações em depoimentos, por exemplo). Como resultados mesmo sobre um conjunto de dados de treinamento reduzido, foi possível conseguir uma acurácia de teste final média de 65% com tempo médio de treinamento de dez minutos.