Sistema de realidade aumentada para visualização de músculos faciais ativados por expressões faciais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Santos, Priscila Ariel da Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística
BR
UERJ
Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Facial Expressions
FACS
Augmented Reality
Expressões Faciais
Realidade Aumentada
Realidade aumentada
Expressão facial
Realidade virtual
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7665
Resumo: Com o intuito de incentivar o uso de novas tecnologias para o ensino e aprendizagem da musculatura facial, o presente trabalho desenvolveu um sistema que uniu duas tendências de pesquisas, a identificação de expressões faciais em tempo real e o uso de sistemas de realidade aumentada. O principal objetivo desta pesquisa foi o desenvolvimento de um sistema de realidade aumentada capaz de exibir os músculos associados aos movimentos faciais realizados pelo usuário. Inicialmente o sistema recebe e trata os dados das características faciais do usuário e realiza uma etapa de calibração para identificar os movimentos máximos. Posteriormente, as unidades de ação presentes no instante da análise são identificadas e os músculos faciais que estão anatomicamente relacionados aos movimentos são renderizados sobre o rosto do usuário. Além dos músculos e das unidades de ação, o sistema também exibe os níveis de intensidade dos movimentos realizados. O sistema foi apresentado a 3 indivíduos, cujas idades variam de 25 a 33 anos. Os resultados dos testes mostram uma taxa média de reconhecimento das unidades de ação de 72,38% e indicam que o sistema proposto pode ser uma ferramenta útil para o aprendizado de músculos faciais
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