Sistema de reconhecimento de expressão facial

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Descrição sobre um sistema de reconhecimento de expressão facial para ser utilizado em um ambiente educacional. Identificando expressões negativas e auxiliar o entendimento do funcionamento cognitivo do aluno para que o ensino se torne otimizado, ou seja, ouvir e entender o que o professor leciona e abstrair e aprofundar o ensino pelo aluno/estudante. Através de técnicas como o algoritmo Viola-Jones, filtros de correlação, booster e demais técnicas para um sistema que interprete expressões faciais de um aluno.

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Sistema de reconhecimento de expressão facial

  1. 1. Nome: Fabiano da Ventura E-mail: fabianodaventura@gmail.com Sistema de Reconhecimento de Expressão Facial
  2. 2. QualoPropósito daEducação?
  3. 3. Para o Estudante: Crescimento intelectual e social.
  4. 4. Para o Professor responsabilidade de guiar o estudante para esse crescimento.
  5. 5. O que provoca a segregação entre professor e aluno?
  6. 6. Estudo Cognitivo “A cognição é um conceito amplo e abrangente que se refere às atividades mentais envolvidas na aquisição, processamento, organização e uso do conhecimento[...]” (MUSSEN et al., 1988, p.210)
  7. 7. Reconhecimento de Expressões Faciais
  8. 8. Expressão Facial
  9. 9. Expressão Facial
  10. 10. Expressões faciais são identificadas em animais
  11. 11. Até em seres inanimados
  12. 12. Segundo Allan & Barbara (PEASE, 2005, p. 17), 55% da comunicação interpessoal é não-verbal.
  13. 13. Sistema de Reconhecimento de Padrão (Aprendizado de Máquina) Entrada Decisão Sensoriamento Segmentação Extração de Características Classificação Pós-Processamento
  14. 14. Algoritmo Viola-Jones Paul Viola Michael Jones 2001
  15. 15. Imagem Integral Imagem Original Tabela Áreas Somadas
  16. 16. Imagem Original Tabela Áreas Somadas Imagem Integral
  17. 17. Haar-like feature
  18. 18. Haar-like feature
  19. 19. Haar-like feature
  20. 20. Haar-like feature
  21. 21. Haar-like feature
  22. 22. Haar-like feature
  23. 23. Haar-like feature
  24. 24. Haar-like feature
  25. 25. Haar-like feature Em uma imagem 24x24, as instâncias de configurações do tipo resultam no total de 43.200 combinações identificadas como face em potencial.
  26. 26. • Classificador fraco: Conjunto de Haar-like feature executado individualmente. • Classificador forte: Conjunto de Haar-like feature em cascata. Objetivo: Eliminar os falsos positivos. Classificador AdaBoost Amostras mais Relevantes – Treino no Aprendizado
  27. 27. Classificador AdaBoost Entrada SaídaCl1 Cl2 Cl3 Cl4 P P P P N N N N Rejeitadas
  28. 28. Reconhecimento Pontos Fiduciais
  29. 29. Reconhecimento Pontos Faciais • Determinar os pontos fiduciais nas etapas de classificação; • Rastrear a partir dos pontos fiduciais distorções/alterações; • Registrar as posições de deslocamento dos pontos fiduciais; • Comparar os deslocamentos das áreas de interesse (extremidade: dos olhos, boca e nariz); • Criar referência da expressão estipulada.
  30. 30. Reconhecimento Pontos Faciais
  31. 31. Topologia do Sistema de Reconhecimento de Expressão Facial
  32. 32. Plano de metodologia
  33. 33. Professor e Aluno
  34. 34. Referências Bibliográficas • VIOLA, P., JONES, M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. In: Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. • STERNBERG, Robert J. Psicologia Cognitiva. Editora Artmed - Porto Alegre: 4ª edição. • ARAUJO, G. M., Algoritmos para Reconhecimento de Características Faciais baseado em Filtros de Correlação, Dissertação de M.Sc., COPPE/UFRJ, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, Março de 2010. • DARWIN, C. The Expression of Emotions in Man and Animals, John Murray, London, 1872. • PEASE, Allan & Barbara. Desvendando os Segredos da Linguagem Corporal. 7. ed. Rio de Janeiro: Sextante, 2005. 271p. • MUSSEN, P. H.; CONGER, J. H.; KAGAN, J.; HUSTON, A. C. Desenvolvimento e personalidade da criança. São Paulo: Harbra, 1988.
  35. 35. Sistema de Reconhecimento de Expressão Facial OBRIGADO!

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