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https://repositorio.ufba.br/handle/ri/19384
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Oliveira, Luciano Rebouças de | - |
dc.contributor.author | Canário, João Paulo Pereira de Sá | - |
dc.creator | Canário, João Paulo Pereira de Sá | - |
dc.date.accessioned | 2016-06-03T23:39:15Z | - |
dc.date.available | 2016-06-03T23:39:15Z | - |
dc.date.issued | 2016-06-03 | - |
dc.date.submitted | 2016-01-06 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/19384 | - |
dc.description.abstract | 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. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Rede Neural de Convolução | pt_BR |
dc.subject | Expressões Faciais | pt_BR |
dc.subject | Mapas de Saliência | pt_BR |
dc.title | Uma abordagem deep learning para reconhecimento de expressões faciais. | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.contributor.referees | Rios, Tatiane Nogueira | - |
dc.contributor.referees | Ferreira, Adonias Magdiel Silva | - |
dc.publisher.departament | Instituto de Matemática. Departamento de Ciência da Computação | pt_BR |
dc.publisher.program | Mestrado Multiinstitucional em Ciência da Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFBA | pt_BR |
dc.publisher.country | brasil | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Ciência da Computação | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Dissertação (PGCOMP) |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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