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Conclusão
 
 
Acadêmico(a): William Leander Seefeld
Título: E-MOTIV: PROTÓTIPO DE SISTEMA PARA RECONHECIMENTO DE EXPRESSÕES FACIAIS
 
Conclusão:
Este trabalho apresentou o desenvolvimento de um protótipo para a classificação de um subconjunto das expressões faciais universais. Foram utilizadas técnicas de processamento de imagens e visão computacional para a identificação de faces e reconhecimento de características, além da classificação em emoções através de uma rede neural artificial (RNA) multicamadas. O protótipo resultante foi capaz de reconhecer as expressões neutra, felicidade e tristeza, mostrando a viabilidade das técnicas empregadas. Observou-se, também, que para a classificação de mais emoções se fazem necessários ajustes no classificador. Isto possivelmente se dá por conta de algum erro na utilização de ponteiros durante a implementação do protótipo – resultando em impurezas nos dados usados para treino – ou por existir um erro na implementação RNA utilizada. Este trabalho serviu, também, como um estudo de caso da biblioteca dlib, onde sua aplicação para extração de características faciais se mostrou satisfatória. Não é possível concluir o mesmo a respeito da sua implementação de RNA, conforme citado anteriormente. Embora exista um exemplo de uso da rede no site oficial do desenvolvedor, este contempla a utilização da rede com apenas um nó de saída (DLIB, 2016). Não foram encontradas utilizações da rede com múltiplos nós de saída em outros trabalhos, nem mesmo em repositórios online de código aberto. O protótipo desenvolvido foi capaz de atender os casos de uso propostos e, caso seja resolvido o impedimento em relação ao classificador, se mostra promissor para sua utilização genérica. Adicionalmente, o protótipo disponibiliza uma interface de linha de comando abrangente e relativamente simples de ser utilizada, facilitando o uso por usuários humanos e também por sistemas automatizados, seja para experimentação de diferentes configurações de treino ou para a classificação das expressões faciais em imagens.