Classificação de emoções humanas com abordagem bidimensional a partir de informação de contexto e sinais de eletroencefalografia.

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: RACHED, Taciana Saad.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Emoções humanas - classificação; Sinais de eletroencefalografia; Eletroencefalografia; Computação afetiva; Cérebro e as emoções; Sinais cerebrais; Reconhecimento das emoções por máquina; Human emotions - classification; Electroencephalography signs; Electroencephalography; Affective computing; Brain and emotions; Brain signs; Recognition of emotions by machine
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18223

As emoções humanas são fundamentais para a interação entre indivíduos, assim como também com as maquinas. Diferente de uma interação humano-humano, onde um ser humano interpreta o comportamento emocional de outro, na interação humano-maquina, a ultima e incapaz de compreender os sentimentos de um individuo, o que dificulta a interação entre os mesmos. Nesse cenário, a computação afetiva e uma área de pesquisa recente, na qual o objetivo e reconhecer as emoções de um individuo durante sua interação com uma maquina. tornando-a mais simples, fácil e agradável. Existem diversas fontes de dados usadas no reconhecimento das emoções, como as expressões faciais, sinais de voz, linguagem corporal, sinais fisiológicos e sinais cerebrais. Os sinais cerebrais são a fonte de dados mais confiável no reconhecimento das emoções, pois diferentemente dos sinais de voz, expressões faciais e corporais, não são passiveis de falsas simulações e interpretação ambígua. Apesar de ser uma importante fonte. de dados, a maioria dos sistemas de detecção afetiva baseados em sinais cerebrais discutidos na literatura são livres de contexto. Esse fato implica em um grave problema para o reconhecimento das emoções, uma vez que o contexto e fundamental na identificação das mesmas. Nesse trabalho e introduzido um método para a detecção das emoções humanas a partir da fusão de informações do contexto de um individuo com seus sinais cerebrais. O método e composto por duas componentes: os sinais cerebrais e o contexto. Para avaliar o método proposto foram desenvolvidos três estudos de caso. No primeiro estudo de caso o objetivo foi avaliar a componente do método referente aos sinais cerebrais. Os sinais de EEG de um banco de dados foram processados e classificados em emoções com os algoritmos definidos para esse fim. No segundo estudo de caso o objetivo foi a avaliação da componente do método relativa ao contexto. As variáveis relevantes para caracterização do contexto foram identificadas e suas influencias foram definidas. 0 contexto foi classificado nas emoções dos participantes. Por fim, no terceiro estudo de caso, o método proposto nessa Tese foi avaliado considerando-se suas duas componentes. Os sinais cerebrais e o contexto foram classificados nas emoções dos participantes.