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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
João Pedro Prospero Ruivo
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Barretto, Marcos Ribeiro Pereira (Presidente)
Cappabianco, Fábio Augusto Menocci
Kim, Hae Yong
Título em português
Um modelo para inferência do estado emocional baseado em superfícies emocionais dinâmicas planares.
Palavras-chave em português
Emoções
Filtros de Kalman
Percepção da face
Reconhecimento de imagem
Superfícies emocionais dinâmicas
Resumo em português
Emoções exercem influência direta sobre a vida humana, mediando a maneira como os indivíduos interagem e se relacionam, seja em âmbito pessoal ou social. Por essas razões, o desenvolvimento de interfaces homem-máquina capazes de manter interações mais naturais e amigáveis com os seres humanos se torna importante. No desenvolvimento de robôs sociais, assunto tratado neste trabalho, a adequada interpretação do estado emocional dos indivíduos que interagem com os robôs é indispensável. Assim, este trabalho trata do desenvolvimento de um modelo matemático para o reconhecimento do estado emocional humano por meio de expressões faciais. Primeiramente, a face humana é detectada e rastreada por meio de um algoritmo; então, características descritivas são extraídas da mesma e são alimentadas no modelo de reconhecimento de estados emocionais desenvolvidos, que consiste de um classificador de emoções instantâneas, um filtro de Kalman e um classificador dinâmico de emoções, responsável por fornecer a saída final do modelo. O modelo é otimizado através de um algoritmo de têmpera simulada e é testado sobre diferentes bancos de dados relevantes, tendo seu desempenho medido para cada estado emocional considerado.
Título em inglês
A model for facial emotion inference based on planar dynamic emotional surfaces.
Palavras-chave em inglês
Dynamic emotional surfaces
Emotions
Facial emotion recognition
Kalman filters
Resumo em inglês
Emotions have direct influence on the human life and are of great importance in relationships and in the way interactions between individuals develop. Because of this, they are also important for the development of human-machine interfaces that aim to maintain natural and friendly interactions with its users. In the development of social robots, which this work aims for, a suitable interpretation of the emotional state of the person interacting with the social robot is indispensable. The focus of this work is the development of a mathematical model for recognizing emotional facial expressions in a sequence of frames. Firstly, a face tracker algorithm is used to find and keep track of a human face in images; then relevant information is extracted from this face and fed into the emotional state recognition model developed in this work, which consists of an instantaneous emotional expression classifier, a Kalman filter and a dynamic classifier, which gives the final output of the model. The model is optimized via a simulated annealing algorithm and is experimented on relevant datasets, having its performance measured for each of the considered emotional states.
 
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Data de Publicação
2018-03-07
 
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