Reconhecimento de praxia não verbal em imagens da face humana utilizando aprendizado de máquina e rede neural

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Rissato, Pedro Henrique D\'Almeida Giberti
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Computer vision; Face humana; Human face; Landmarks; Pattern recognition; Reconhecimento de padrões; Visão computacional
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-18082022-081459/

A capacidade de comunicar-se por meio da fala é essencial para qualquer ser humano. Contudo, pessoas com Transtorno de Fala (TF) decorridas de apraxia de fala na infância, desordem fonológica ou fonética necessitam de terapia fonoaudiológica. O profissional fonoaudiológico propõe uma série de exercícios para fortalecer os músculos orofaciais. Nesse contexto, os movimentos e sons não articulatórios como, por exemplo, sopro, estalo de língua ou beijo, exercitam e fortalecem boca, lábios, língua e bochechas que apoiam e sustentam a fala. Nesse sentido, o objetivo deste estudo consistiu em propor um método para o reconhecimento de beijo, estalo de língua e sopro na face humana utilizando pontos de marcação, denominados de landmarks. O método consiste em reconhecer o rosto humano, extrair a distância Euclidiana entre a análise combinatória de 20 landmarks da boca humana, para construir um vetor de distâncias. Esse vetor de distâncias foi utilizado para induzir modelos com os algoritmos de Árvore de Decisão, k-vizinhos mais próximos, Random Forest, Support Vector Machine e treinar uma rede neural do tipo Multilayer Perceptron. Por meio do método desenvolvido, o modelo induzido com Random Forest apresentou os melhores resultados e foi capaz de classificar entre as classes: (i) beijo e estalo; (ii) estalo e sopro e (iii) beijo e sopro, com uma acurácia de 93%, 93% e 65%, respectivamente. A separação entre os movimentos foi satisfatória e o modelo generalizado pode ser utilizado como apoio ao tratamento fonoaudiológico de pacientes com Transtornos de Fala.