Um modelo matemático para inferência computacional de estado emocional a partir de detectores de expressões faciais.

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Gonçalves, Rafael Augusto Moreno
• 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: Decision making; Emoções; Emotions; Filtros de Kalman; Inference; Inferência; Kalman filters; Processamento de sinais; Signal processing; Tomada de decisão
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-09072014-114247/

Este trabalho apresenta um modelo matemático para a inferência do estado emocional de um usuário ou interlocutor com base em suas expressões faciais. O modelo apresentado consiste em dois estágios básicos, responsáveis pelo tratamento de sinais e sua integração, respectivamente. No primeiro estágio, filtros de Kalman independentes são utilizados para o processamento paralelo dos sinais relativos às expressões faciais emocionais. O estágio de integração, por sua vez, aplica os sinais filtrados a um sistema no qual uma partícula desliza sobre uma superfície a qual representa os estados e transições emocionais. O estado emocional do interlocutor é inferido, quadro a quadro, por meio da inspeção da posição instantânea da partícula. Uma heurística de simulação-otimização baseada em recozimento simulado (simulated annealing), é introduzida a fim de automatizar o processo de ajuste dos parâmetros do modelo em conformidade com o algoritmo de detecção de expressões faciais escolhido. O modelo proposto foi validado utilizando-se um corpus contendo 51 vídeos. Os resultados são comparados à classificação realizada por um grupo de voluntários, correspondendo a esta em 92% dos casos.