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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Gonçalves, Rafael Augusto Moreno
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: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
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/
Resumo: 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.
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spelling Um modelo matemático para inferência computacional de estado emocional a partir de detectores de expressões faciais.A mathematical model for computational inference of emotional state based on facial expressions\' detectors.Decision makingEmoçõesEmotionsFiltros de KalmanInferenceInferênciaKalman filtersProcessamento de sinaisSignal processingTomada de decisãoEste 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.This work presents a mathematical model for emotional state inference based solely on facial expressions. The presented model consists of two basic steps, which are responsible for signal processing and its integration, respectively. During the former, independent Kalman filters are employed for parallel processing of emotional facial expression related signals. The later step, integration, applies those filtered signals to a system where a massless particle slides along a surface representing the emotional states of interest and its transitions. The subjects emotional state is inferred from the particles instantaneous position at each frame. A simulation-optimization heuristic based on simulated annealing is introduced as for fully automatic parameter tuning technique, which allows for easily coupling between the proposed model and different facial expression detection algorithms. The proposed model is validated against 51 multimodal emotional videos. The results are compared to human-based classification and a 92% agreement rate is observed.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCozman, Fabio GagliardiGonçalves, Rafael Augusto Moreno2013-05-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-09072014-114247/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:50Zoai:teses.usp.br:tde-09072014-114247Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:50Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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