31ª DEFESA DE DISSERTAÇÃO

“Uma abordagem deep learning para reconhecimento de expressões faciais.”

Mestrando: João Paulo Pereira de Sá Canário

Data / Horário: 06/01/2016 (quarta-feira) às 9 horas
Local: Sala 12 do Instituto de Matemática

Comissão Examinadora: Prof. Dr. Luciano Rebouças de Oliveira (Orientador – UFBA)
Profª. Drª. Tatiane Nogueira Rios (PGCOMP-UFBA)
Prof. Dr. Adonias Magdiel Silva Ferreira (UFBA) (Membro Externo
Palavras – chaves: Rede Neural de Convolução; Expressões Faciais; Mapas de Saliência

RESUMO
Expressões faciais são o resultado de mudanças na musculatura facial em resposta aos estados emocionais e tem um papel fundamental na interação das pessoas. A partir dos estudos iniciados por Darwin, Paul Ekman desenvolveu um estudo sugerindo a existência de sete expressões faciais básicas: alegria, tristeza, medo, nojo, desdém, surpresa e raiva, além da expressão neutra. Posteriormente, no intuito de mensurar o comportamento facial de forma mais aprofundada, Ekman desenvolveu um sistema para medição de todos os movimentos musculares faciais e suas intensidades, o Facial Action Coding System (FACS). O FACS permitiu um avanço em pesquisas de novos métodos para reconhecimento de expressões faciais aplicados nas mais diversas áreas, como educação, psicologia, interação homem-máquina, monitoração de comportamento, dentre outros. O presente trabalho sugere uma nova abordagem para reconhecimento de expressões faciais combinando mapas de saliência para destacar as partes da face que mais concentram as expressões faciais (conspicuidade) e uma rede neural de convolução. A análises mostraram que o sistema proposto alcançou uma precisão média na identificação das 7 (sete) expressões faciais básicas de 90% (noventa por cento) sobre o Extended Cohn-Kanade Data Set. Quando comparado com os trabalhos do estado-da-arte relacionados, o sistema mostrou uma precisão média superior a todos, além de superar, em termos absolutos, todos os trabalhos em 3 (três) das 7 (sete) expressões, demonstrando um resultado promissor.