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Sistemas automatizados de codificação automática das expressões faciais da emoção

Neurociência para Negócios

Sistemas automatizados de codificação automática das expressões faciais da emoção

Software FaceReader

A Estrutura Geral dos Sistemas de Reconhecimento Facial

Os atuais sistemas de reconhecimento facial tem uma estrutura de funcionamento semelhante. De forma geral são organizados a partir de três processos principais: a captura da face, identificação das características da face e, o reconhecimento das emoções. (KUKLA; NOWAK, 2015);

Estrutura Geral dos sistemas de análise da expressão facial – adaptado de KUKLA; NOWAK, (2015)

De acordo com KUKLA; NOWAK,( 2015) a captura da face envolve tanto a detecção quanto o rastreamento (que estima a posição da face). A extração das características da face inclui a detecção e o rastreamento dessas características. Geralmente, as estratégias usadas para resolver esta questão podem ser segmentadas em detecção de características locais, detecção de modelos globais e em detecção de sistemas híbridos. Já os Os sistemas de reconhecimento facial são baseados, de acordo com os autores, em duas abordagens. A primeira delas classifica a expressão facial em uma das categorias que representam as emoções. A segunda abordagem baseia-se na identificação e mensuração dos movimentos dos músculos faciais (FACS – Facial Action Coding System) que fornece informações mais detalhadas sobre as expressões faciais.

FaceReader

O FaceReader é um programa para análise facial. De acordo com o fabricante (Noldus ) ele pode detectar expressões emocionais no rosto e identificar seis emoções básicas: feliz, triste, irritado, surpreso, assustado, nojo e um estado neutro. Além disso, pode detectar desprezo (uma expressão em que um canto dos lábios é apertado e ligeiramente levantado), estados faciais (olho esquerdo e direito abertos ou fechados, boca aberta ou fechada e sobrancelhas levantadas, neutras ou abaixadas) globais levando em consideração inclusive a orientação da cabeça. FaceReader também analisa a valência, que indica se o estado emocional da pessoa é positivo ou negativo, e a respectiva excitação, que indica quão ativa é a pessoa. FaceReader também pode indicar o sexo da pessoa, idade, etnia, a quantidade de pêlos faciais (barba e / ou bigode) e se a pessoa está usando óculos ou não.

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