Robôs sociáveis devem ser capazes de interagir, se comunicar, compreender e se relacionar com os seres humanos de uma maneira natural. Embora diversos robôs sociáveis tenham sido desenvolvidos com sucesso, ainda existem muitas limitações a serem superadas. São necessários importantes avanços no desenvolvimento de mecanismos que possibilitem interações mais realísticas, bem como regulem o relacionamento entre robôs e humanos. Um forma de tornar mais realísticas as interações é através de expressões faciais de emoção. Nesse contexto, este trabalho fornece capacidade de imitação de expressão facial de emoções a uma cabeça robótica virtual, com o objetivo de permitir interações mais realísticas e duradouras com o ser humano. Para isso, é incorporado à mesma aprendizado por imitação, no qual a cabeça robótica imita expressões faciais apresentadas por um usuário durante a interação social. O aprendizado por imitação foi realizado atráves de redes neurais artificiais. As expressões faciais consideradas neste trabalho são: neutra, alegria, raiva, surpresa e tristeza. Os resultados experimentais são apresentados, os quais mostram o bom desempenho do sistema de imitação proposto

Sociable robots must be able to interact, communicate, understand and relate to humans in a natural way. Although many social robots have been developed successfully, there are still many limitations to overcome. Important advances are needed in the development of mechanisms that allow more realistic interactions and that regulate the relationship between robots and humans. One way to make more realistic interactions is through facial expressions of emotion. In this context, this project provides ability for imitation of facial expressions of emotion to a virtual robotic head, in order to allow more realistic and lasting interactions with humans. For such, learning by imitation is used, in which the robotic head mimics facial expressions made by a user during social interaction. The imitation learning was performed by artificial neural networks. Facial expressions considered in this work are: neutral, happiness, anger, surprise and sadness. Experimental results are presented which show the good performance of the proposed system imitation