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Abstract(s)
Este trabalho apresenta os resultados preliminares de um algoritmo em desenvolvimento para detecção em tempo real de estados emocionais através da análise de imagens do rosto. Para avaliar o estado emocional, o algoritmo de Viola-Jones é aplicado para segmentar o rosto e uma rede neural convolucional (CNN) é utilizada para classificar as imagens analisadas. Os resultados demonstram uma acurácia de 96,18% na classificação do grupo de teste. Ainda assim, o algoritmo será otimizado para uma melhor detecção e a base de dados utilizada deverá ser ampliada de forma a generalizar os resultados.
This paper presents the preliminary results of an under development algorithm for emotional states real-time detection through an analysis of face images. In order to evaluate the emotional state, the Viola-Jones algorithm is applied to segment the face and a convolutional neural network (CNN) is used to classify the analyzed images. The results show an accuracy of 96.18% for the classification of the test group. The algorithm still need to be optimized for better face detection and the used database must be extended in order to generalize the results.
This paper presents the preliminary results of an under development algorithm for emotional states real-time detection through an analysis of face images. In order to evaluate the emotional state, the Viola-Jones algorithm is applied to segment the face and a convolutional neural network (CNN) is used to classify the analyzed images. The results show an accuracy of 96.18% for the classification of the test group. The algorithm still need to be optimized for better face detection and the used database must be extended in order to generalize the results.
Description
Keywords
Detecção de estados emocionais Algoritmo de Viola-Jones Rede neural convolucional Emotion detection Viola-Jones algorithm Convolutional neural network