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dc.contributor.authorFernandes Junior, Jovan de Andrade-
dc.date.accessioned2017-09-26T11:34:43Z-
dc.date.available2017-09-26T11:34:43Z-
dc.date.issued2016-12-21-
dc.identifier.citationFERNANDES 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.por
dc.identifier.urihttps://ri.ufs.br/handle/riufs/3395-
dc.description.abstractIn 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.eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Sergipepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectComputaçãopor
dc.subjectProgramas de computadorpor
dc.subjectDesenvolvimento de softwarepor
dc.subjectTecnologia da informaçãopor
dc.subjectReconhecimento de padrõespor
dc.subjectSistemas de reconhecimento de padrõespor
dc.subjectFacepor
dc.subjectGeometria facialpor
dc.titleReconhecimento automático de expressões faciais baseado em características geométricaspor
dc.typeDissertaçãopor
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1357289145040832por
dc.contributor.advisor1Matos, Leonardo Nogueira-
dc.description.resumoNos 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.por
dc.publisher.programPós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFSpor
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