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dissertação versão final.pdf: 26038840 bytes, checksum: 8d49c3d821b0498b562d9afe5a2bc1f8 (MD5) / Expressões faciais são o resultado de mudanças na musculatura facial em resposta aos estados emocionais e tem um papel fundamental na interação das pessoas. A partir dos estudos iniciados por Darwin, Paul Ekman desenvolveu um estudo sugerindo a existência de sete expressões faciais básicas: alegria, tristeza, medo, nojo, desdém, surpresa e raiva, além da expressão neutra. Posteriormente, no intuito de mensurar o comportamento facial de forma mais aprofundada, Ekman desenvolveu um sistema para medição de todos os movimentos musculares faciais e suas intensidades, o Facial Action Coding System (FACS). O FACS permitiu um avanço em pesquisas de novos métodos para reconhecimento de expressões faciais aplicados nas mais diversas áreas, como educação, psicologia, interação homem-máquina, monitoração de comportamento, dentre outros. O presente trabalho sugere uma nova abordagem para reconhecimento de expressões faciais combinando mapas de saliência para destacar as partes da face que mais concentram as expressões faciais (conspicuidade) e uma rede neural de convolução. A análises mostraram que o sistema proposto alcançou uma precisão média na identificação das 7 (sete) expressões faciais básicas de 90% (noventa por cento) sobre o Extended Cohn-Kanade Data Set. Quando comparado com os trabalhos do estado-da-arte relacionados, o sistema mostrou uma precisão média superior a todos, além de superar, em termos absolutos, todos os trabalhos em 3 (três) das 7 (sete) expressões, demonstrando um resultado promissor.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:192.168.11:11:ri/19384 |
| Date | 06 January 2016 |
| Creators | Canário, João Paulo Pereira de Sá |
| Contributors | Oliveira, Luciano Rebouças de, Rios, Tatiane Nogueira, Ferreira, Adonias Magdiel Silva |
| Publisher | Instituto de Matemática. Departamento de Ciência da Computação, Mestrado Multiinstitucional em Ciência da Computação, UFBA, brasil |
| 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 UFBA, instname:Universidade Federal da Bahia, instacron:UFBA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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