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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6539
Tipo do documento: Dissertação
Título: Detecção automática de fases temporais de emoção em vídeos a partir de características da face
Autor: Okada, Hugo Kenji Rodrigues 
Primeiro orientador: Santos, Eulanda Miranda dos
Primeiro membro da banca: Santos, Eulanda Miranda dos
Segundo membro da banca: Carvalho, José Reginaldo Hughes
Terceiro membro da banca: Pio, José Luiz de Souza
Resumo: 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.
Abstract: Computational techniques employed to solve real-world problems in the real world, such as the recognition of human emotions,has become more frequent. In this context, it is possible to use computational concepts and techniques to analyze and identify human emotions by applying features extracted from different data modalities such as face, gesture and writing. When data are obtained from video, according to the literature, any represented human emotion is composed of four temporal phases involving five steps (neutral, onset, apex, offset and neutral), these phases represent the entire "life" cycle of an emotion. Therefore, defining temporal phases is a very important step, since it supports video emotion recognition systems. This work presents an approach based on appearance and similarity techniques to automatically identify the temporal phases of emotions in videos taking into account face data. The experimental results provided in this work show that the proposed method is able to identify a pattern of emotions temporal phases recognition in videos based on face data features. The learned pattern is independent of the database used.
Palavras-chave: Segmentação temporal
Dinâmica temporal
Análise de emoção
Reconhecimento de padrões
Área(s) do CNPq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO: SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO: SOFTWARE BÁSICO
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Instituto de Computação
Programa: Programa de Pós-graduação em Informática
Citação: OKADA, Hugo Kenji Rodrigues. Detecção automática de fases temporais de emoção em vídeos a partir de características da face. 2018. 64 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2018.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6539
Data de defesa: 3-Abr-2018
Aparece nas coleções:Mestrado em Informática

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