@MASTERSTHESIS{ 2018:78516310,
 	title = {Detecção automática de fases temporais de emoção em vídeos a partir de características da face},
 	year = {2018},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6539",
 	abstract = "É cada vez mais frequente o uso de técnicas computacionais para resolver problemas existentes no mundo real, como por exemplo, o reconhecimento de emoções humanas. Nesse contexto, é possível a utilização de conceitos e técnicas computacionais para analisar e identificar a emoção humana através de características extraídas de diferentes modalidades de dados, tais como face, gesto e escrita. Quando os dados são obtidos a partir de vídeos, de acordo com a literatura, qualquer sentimento humano representado é composto por quatro fases temporais que ocorrem em cinco etapas (neutral, onset, apex, offset e neutral), essas fases representam todo o ciclo de ”vida”de uma emoção. Portanto, o exercício de definição das fases temporais é um passo muito importante, pois beneficia o trabalho dos sistemas de reconhecimento de emoções em vídeo. Este trabalho apresenta uma arquitetura baseada em técnicas de aparência e em similaridade voltadas para identificar de forma automática as fases temporais de emoções em vídeo considerando dados da face. Os testes contidos neste trabalho mostram que o método proposto identifica o padrão de reconhecimento das fases temporais de emoções em vídeos, a partir de dados de face, de forma independente da base de dados utilizada.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}