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| Acadêmico(a): DIÓGENES ADEMIR DOMINGOS |
| Título: DEEP-EMOTIVE: PROTÓTIPO DE SISTEMA PARA RECONHECIMENTO DE EXPRESSÕES FACIAIS UTILIZANDO APRENDIZADO PROFUNDO |
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| Resumo: |
| Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo para reconhecimento de emoções através das seis expressões faciais universais de Ekman et al. (1987), utilizando a técnica de Aprendizado Profundo (Deep Learning). A extração das características faciais foi realizada através da aplicação Aprendizado Profundo com redes neurais convolucionais, técnica considerada estado da arte na área de visão computacional para o reconhecimento de objetos em imagens. Para o desenvolvimento deste trabalho foram utilizadas técnicas de Processamento Digital de Imagens, além do uso do framework Keras para criação das redes neurais profundas. Para treinamento e testes do protótipo foi utilizado a base de dados Cohn- Kanade AU-Coded Expression Database Version 2 (CK+). O protótipo desenvolvido foi capaz de reconhecer oito emoções: alegria, tristeza, medo, surpresa, desgosto, raiva, desprezo e neutra, através das características das expressões faciais, com precisão de 96,33%, demonstrando a viabilidade das técnicas empregadas. Além disso, o algoritmo desenvolvido foi validado através da técnica de transferência de aprendizado, na qual foi testado em duas novas bases de dados: Japanese Female Facial Expression (JAFFE), obtendo a precisão de 93,02%, e Facial Expression Recognition 2013 (FER-2013), com precisão de 60,62%. Este trabalho pode servir como referência para a comunidade científica, auxiliando na geração de novos algoritmos computacionais, baseado nesta arquitetura, para o reconhecimento de emoções através de expressões faciais. |
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