| dc.contributor | Matos, Leonardo Nogueira | |
| dc.creator | Fernandes Junior, Jovan de Andrade | |
| dc.date | 2017-09-26T11:34:43Z | |
| dc.date | 2017-09-26T11:34:43Z | |
| dc.date | 2016-12-21 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-28T22:37:35Z | |
| dc.date.available | 2023-09-28T22:37:35Z | |
| dc.identifier | FERNANDES 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. | |
| dc.identifier | https://ri.ufs.br/handle/riufs/3395 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9073800 | |
| dc.description | 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. | |
| dc.description | 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. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Sergipe | |
| dc.publisher | Pós-Graduação em Ciência da Computação | |
| dc.publisher | Brasil | |
| dc.publisher | UFS | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Computação | |
| dc.subject | Programas de computador | |
| dc.subject | Desenvolvimento de software | |
| dc.subject | Tecnologia da informação | |
| dc.subject | Reconhecimento de padrões | |
| dc.subject | Sistemas de reconhecimento de padrões | |
| dc.subject | Face | |
| dc.subject | Geometria facial | |
| dc.subject | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | |
| dc.title | Reconhecimento automático de expressões faciais baseado em características geométricas | |
| dc.type | Dissertação | |
