Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2012 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Caroline |
| Orientador(a): |
Schnitman, Leizer |
| Banca de defesa: |
Duarte, Angelo Amancio,
Galvão, Roberto Kawakami Harrop |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal da Bahia. Escola Politécnica
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| Programa de Pós-Graduação: |
Mecatrônica
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/13299
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Resumo: |
A an álise autom ática de expressões faciais tem atra do cada vez mais a aten ção de pesquisadores em diversas áreas como psicologia, ciência da computa ção, lingu ística, neurociência e áreas relacionadas. Nas ultimas d ecadas, pesquisadores têm realizado muitos trabalhos e in úmeras abordagens promissoras para o reconhecimento autom atico de expressões faciais têm surgido. Este crescente interesse surgiu atrav és do desenvolvimento de novos m étodos de processamento de imagens, novas abordagens para detec ção e reconhecimento facial, bem como o aumento da capacidade computacional. Nesta disserta ção é proposto um sistema de reconhecimento autom ático de expressões faciais. O sistema proposto clássi ca sete diferentes expressões: felicidade, raiva, tristeza, surpresa, desgosto,medo e neutra. Utilizou-se as bases de dados MUG Facial Expression e Face and Gesture Recognition Research Network (FG-NET). Estas bases apresentam imagens com plano de fundo uniforme e n~ao uniforme. As bases de dados tambéem cont ém imagens de indiv íduos que apresentam diferenças individuais tais como: barba, bigode e oculos. Os resultados experimentais demonstram que o sistema proposto baseado em redes neurais arti ficiais alcan ça uma taxa m édia de acerto de 97,62% para as sete diferentes expressões faciais defi nidas. |
