Reconhecimento de emoções em vídeo utilizando redes neurais artificiais

Abstract

O reconhecimento de emoções em faces humanas apresenta uma série de utilizações no campo de saúde, para análise comportamental, por exemplo. É uma tarefa altamente desafiadora pois necessita ter um bom desempenho, em questão de tempo e de assertividade, mas sem necessitar de grandes clusters de computação, deste modo, podendo funcionar em pequenos dispositivos. Este trabalho apresenta uma abordagem inicial para o desenvolvimento de um classificador de emoções faciais por meio de frames de um vídeo utilizando redes neurais convolucionais e máquinas de vetores de suporte. A proposta analisa um stream de vídeo e a partir da detecção de um rosto passa este rosto para o classificador de emoções, de modo que alcance uma taxa de assertividade aceitável para as emoções conhecidas. De modo a validar o classificador de emoções faciais, foram geradas matrizes de confusão com a emoção classificada pelo classificador e a real emoção presente no vídeo. Foram obtidos resultados de 80% acurácia para a identificação de emoções.

The recognition of emotions in human faces presents a series of uses in the field of healthcare, for behavioral analysis, for example. It is a highly challenging task because it needs to perform well, in a matter of time and assertiveness, but without the need for large computing clusters, so that it can run on small devices. This work presents an initial approach for the development of a facial emotion classifier through the frames of a video using convolutional neural networks and support vector machines. The proposal analyzes a video stream and from the detection of a face passes this face to the emotion classifier so that it reaches an acceptable assertiveness rate for the known emotions. In order to validate the facial emotion classifier, matrices of confusion were generated with the emotion classified by the classifier and the real emotion present in the video.