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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/3189 |
| Date | 22 March 2011 |
| Creators | Oliveira, Eduardo de |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/5723385125570881, Maillard, Patrícia Augustin Jaques |
| Publisher | Universidade do Vale do Rio dos Sinos, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Unisinos, Brasil, Escola Politécnica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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