Classificando emoções em processos de reabilitação robótica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Appel, Viviane Cristina Roma
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-14112017-102247/
Resumo: Reabilitação robótica tem um papel importante em exercícios terapêuticos ao combinar robôs com jogos sérios de computador em uma atraente plataforma terapêutica. Entretanto, a tarefa de medir o grau de adesão do paciente ao tratamento não é trivial. A dificuldade de aplicar técnicas baseadas em questionários e entrevistas, particularmente em pacientes que tiveram a fala comprometida por acidente vascular encefálico (AVE), nos inspirou a investigar técnicas não verbais e não invasivas para classificar emoções. Com este propósito, uma rede neural supervisionada foi projetada para interpretar imagens térmicas infravermelhas faciais de indivíduos realizando terapia robótica de reabilitação integrada com os jogos. Uma base de dados contendo imagens de 8 voluntários foi criada e contém reações emocionais espontâneas e provocadas. No total, foram analizadas 2445 imagens térmicas faciais, em média 100 imagens por pessoa por 3 categorias de emoções (neutra, motivado e sobrecarregado). Baseado em análise de matriz de confusão, os resultados experimentais se correlacionaram muito bem com as estimativas manuais, produzindo um desempenho global de 92,6%.
id USP_009a511ff19a79bb80f697a9b74233a2
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-14112017-102247
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Classificando emoções em processos de reabilitação robóticaClassifying emotions in rehabilitation robotics based on facial skin temperatureAffective computingClassificação de emoçõesComputação afetivaEmotion cognitionFacial thermal imagesImagens térmicas faciaisReabilitação robóticaRehabilitation roboticReabilitação robótica tem um papel importante em exercícios terapêuticos ao combinar robôs com jogos sérios de computador em uma atraente plataforma terapêutica. Entretanto, a tarefa de medir o grau de adesão do paciente ao tratamento não é trivial. A dificuldade de aplicar técnicas baseadas em questionários e entrevistas, particularmente em pacientes que tiveram a fala comprometida por acidente vascular encefálico (AVE), nos inspirou a investigar técnicas não verbais e não invasivas para classificar emoções. Com este propósito, uma rede neural supervisionada foi projetada para interpretar imagens térmicas infravermelhas faciais de indivíduos realizando terapia robótica de reabilitação integrada com os jogos. Uma base de dados contendo imagens de 8 voluntários foi criada e contém reações emocionais espontâneas e provocadas. No total, foram analizadas 2445 imagens térmicas faciais, em média 100 imagens por pessoa por 3 categorias de emoções (neutra, motivado e sobrecarregado). Baseado em análise de matriz de confusão, os resultados experimentais se correlacionaram muito bem com as estimativas manuais, produzindo um desempenho global de 92,6%.Rehabilitation robotic plays an important role in therapeutic exercises by combining robots with computer serious games into an attractive therapeutic platform. However, measuring the degree of engagement of the user is not a trivial task. The difficulty of applying question-based techniques, particularly for patients who have the speech capacity compromised due to cerebrovascular accidents, has inspired us to investigate noninvasive and nonverbal techniques aiming to classifying emotions. For this purpose, a supervised artificial neural network interprets facial infrared thermal images of individuals performing rehabilitation robotic therapy integrated with games. A database containing images of 8 users was generated by combining evoked and spontaneous emotional reactions. In total, 2445 facial thermal images with an average of 100 images per person for three categories of emotions (neutral, motivated, and overstressed) were analyzed. Based on confusion matrix analysis, the experimental results correlated very well with manual estimates, producing an overall performance of 92.6%.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCaurin, Glauco Augusto de PaulaAppel, Viviane Cristina Roma2014-08-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-14112017-102247/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/openAccesspor2018-07-19T17:03:58Zoai:teses.usp.br:tde-14112017-102247Biblioteca 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:27212018-07-19T17:03:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Classificando emoções em processos de reabilitação robótica
Classifying emotions in rehabilitation robotics based on facial skin temperature
title Classificando emoções em processos de reabilitação robótica
spellingShingle Classificando emoções em processos de reabilitação robótica
Appel, Viviane Cristina Roma
Affective computing
Classificação de emoções
Computação afetiva
Emotion cognition
Facial thermal images
Imagens térmicas faciais
Reabilitação robótica
Rehabilitation robotic
title_short Classificando emoções em processos de reabilitação robótica
title_full Classificando emoções em processos de reabilitação robótica
title_fullStr Classificando emoções em processos de reabilitação robótica
title_full_unstemmed Classificando emoções em processos de reabilitação robótica
title_sort Classificando emoções em processos de reabilitação robótica
author Appel, Viviane Cristina Roma
author_facet Appel, Viviane Cristina Roma
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Caurin, Glauco Augusto de Paula
dc.contributor.author.fl_str_mv Appel, Viviane Cristina Roma
dc.subject.por.fl_str_mv Affective computing
Classificação de emoções
Computação afetiva
Emotion cognition
Facial thermal images
Imagens térmicas faciais
Reabilitação robótica
Rehabilitation robotic
topic Affective computing
Classificação de emoções
Computação afetiva
Emotion cognition
Facial thermal images
Imagens térmicas faciais
Reabilitação robótica
Rehabilitation robotic
description Reabilitação robótica tem um papel importante em exercícios terapêuticos ao combinar robôs com jogos sérios de computador em uma atraente plataforma terapêutica. Entretanto, a tarefa de medir o grau de adesão do paciente ao tratamento não é trivial. A dificuldade de aplicar técnicas baseadas em questionários e entrevistas, particularmente em pacientes que tiveram a fala comprometida por acidente vascular encefálico (AVE), nos inspirou a investigar técnicas não verbais e não invasivas para classificar emoções. Com este propósito, uma rede neural supervisionada foi projetada para interpretar imagens térmicas infravermelhas faciais de indivíduos realizando terapia robótica de reabilitação integrada com os jogos. Uma base de dados contendo imagens de 8 voluntários foi criada e contém reações emocionais espontâneas e provocadas. No total, foram analizadas 2445 imagens térmicas faciais, em média 100 imagens por pessoa por 3 categorias de emoções (neutra, motivado e sobrecarregado). Baseado em análise de matriz de confusão, os resultados experimentais se correlacionaram muito bem com as estimativas manuais, produzindo um desempenho global de 92,6%.
publishDate 2014
dc.date.none.fl_str_mv 2014-08-27
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-14112017-102247/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-14112017-102247/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815256976601382912

Registros relacionados