[en] REAL TIME EMOTION RECOGNITION BASED ON IMAGES USING ASM AND SVM

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: GUILHERME CARVALHO CUNHA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] APRENDIZADO DE MAQUINA; [pt] ACTIVE SHAPE MODEL; [pt] RECONHECIMENTO DE EMOCOES; [pt] SUPPORT VECTOR MACHINES; [pt] VISAO COMPUTACIONAL; [en] MACHINE LEARNING; [en] ACTIVE SHAPE MODEL; [en] EMOTION RECOGNITION; [en] SUPPORT VECTOR MACHINES; [en] COMPUTER VISION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23195&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23195&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23195

[pt] As expressões faciais transmitem muita informação sobre um indivíduo, tornando a capacidade de interpretá-las uma tarefa muito importante, com aplicações em diversas áreas, tais como Interação Homem Máquina, Jogos Digitais, storytelling interativo e TV/Cinema digital. Esta dissertação discute o processo de reconhecimento de emoções em tempo real usando ASM (Active Shape Model) e SVM (Support Vector Machine) e apresenta uma comparação entre duas formas comumente utilizadas na etapa de extração de atributos: faces neutra e média. Como não existe tal comparação na literatura, os resultados apresentados são valiosos para o desenvolvimento de aplicações envolvendo expressões de emoção em tempo real. O presente trabalho considera seis tipos de emoções: felicidade, tristeza, raiva, medo, surpresa e desgosto.