Reconhecimento automático de expressões faciais baseado em características geométricas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFS |
Texto Completo: | https://ri.ufs.br/handle/riufs/3395 |
Resumo: | In recent years we have seen great advances in Computer Vision research area that have made possible change the we interact with machines. To achieve an effective Intelligent Human-Computer Interface (IHC), in addition to recognize body movements or vocal commands, it is necessary the machine be able to understand human facial expressions. Although there are several publications that aims to recognize facial expressions, this task is not yet performed by a machine with the same efficiency as the human being. This work proposes two geometric-based feature selection approaches for facial expression recognition. The first, called Empirical Distances method obtained 77.66% of recognition rate. The second, called CFS Distances method, obtained 91.33% of recognition rate. The results obtained are compatible with the state of the art in this research area. |
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Fernandes Junior, Jovan de AndradeMatos, Leonardo Nogueirahttp://lattes.cnpq.br/13572891450408322017-09-26T11:34:43Z2017-09-26T11:34:43Z2016-12-21FERNANDES JUNIOR, Jovan de Andrade. Reconhecimento automático de expressões faciais baseado em características geométricas. 2016. 73 f. Dissertação (Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, 2016.https://ri.ufs.br/handle/riufs/3395In recent years we have seen great advances in Computer Vision research area that have made possible change the we interact with machines. To achieve an effective Intelligent Human-Computer Interface (IHC), in addition to recognize body movements or vocal commands, it is necessary the machine be able to understand human facial expressions. Although there are several publications that aims to recognize facial expressions, this task is not yet performed by a machine with the same efficiency as the human being. This work proposes two geometric-based feature selection approaches for facial expression recognition. The first, called Empirical Distances method obtained 77.66% of recognition rate. The second, called CFS Distances method, obtained 91.33% of recognition rate. The results obtained are compatible with the state of the art in this research area.Nos últimos anos temos observado grandes avanços na área de Visão Computacional que possibilitaram uma mudança na maneira como nos relacionamos com a máquina. Para alcançar uma efetiva Interface Humano-Computador Inteligente (IHC), além dos movimentos corporais ou comandos vocais, é necessário que a máquina seja capaz de compreender também as expressões faciais dos seres humanos. Diversos autores buscaram reconhecer expressões faciais mas essa tarefa ainda não é executada com a mesma eficiência que um humano. Este trabalho se utilizou da geometria facial humana para propor dois métodos de seleção de características para reconhecer expressões faciais humanas. O primeiro, intitulado método das Distâncias Empíricas, obteve 77.66% de acurácia, enquanto que o segundo, intitulado método das Distâncias CFS, obteve uma acurácia de 91.33%. Os resultados obtidos foram compatíveis com o atual estado da arte da área de pesquisa.application/pdfporUniversidade Federal de SergipePós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFSBrasilComputaçãoProgramas de computadorDesenvolvimento de softwareTecnologia da informaçãoReconhecimento de padrõesSistemas de reconhecimento de padrõesFaceGeometria facialCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOReconhecimento automático de expressões faciais baseado em características geométricasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSinstname:Universidade Federal de Sergipe (UFS)instacron:UFSTEXTJOVAN_ANDRADE_FERNANDES_JUNIOR.pdf.txtJOVAN_ANDRADE_FERNANDES_JUNIOR.pdf.txtExtracted texttext/plain114993https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/3395/2/JOVAN_ANDRADE_FERNANDES_JUNIOR.pdf.txt5c8b8f647617350405986a14931a3af1MD52THUMBNAILJOVAN_ANDRADE_FERNANDES_JUNIOR.pdf.jpgJOVAN_ANDRADE_FERNANDES_JUNIOR.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1285https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/3395/3/JOVAN_ANDRADE_FERNANDES_JUNIOR.pdf.jpgd3220483ec79e9766fbe15b598af01ecMD53ORIGINALJOVAN_ANDRADE_FERNANDES_JUNIOR.pdfapplication/pdf10477410https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/3395/1/JOVAN_ANDRADE_FERNANDES_JUNIOR.pdfd41d5cd09436e55618c47fc7767a172fMD51riufs/33952017-11-24 21:41:02.329oai:ufs.br:riufs/3395Repositório InstitucionalPUBhttps://ri.ufs.br/oai/requestrepositorio@academico.ufs.bropendoar:2017-11-25T00:41:02Repositório Institucional da UFS - Universidade Federal de Sergipe (UFS)false |
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