Publicação: Abordagem computacional para aprimoramento das habilidades com as emoções em indivíduos com autismo
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
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A detecção das expressões faciais e o reconhecimento das emoções básicas são importantes nas relações interpessoais de indivíduos em uma sociedade. Os indivíduos neurotípicos têm essas habilidades aprimoradas de maneira natural e gradativa durante o ciclo da vida. No entanto, os indivíduos com Transtorno do Espectro Autista (TEA) apresentam dificuldades com a detecção das expressões faciais e representação das emoções. Essa restrição prejudica as interações sociais dos indivíduos com TEA em ambiente social. Este trabalho apresenta uma ferramenta computacional que emprega jogos sérios para auxiliar no ensino e aprimoramento dessas habilidades em indivíduos com TEA. Os algoritmos computacionais para a detecção e reconhecimento das emoções foram desenvolvidos numa abordagem que combina descritores de características manuais e aprendidos, por um modelo de redes neurais convolucionais. Essa ferramenta utiliza conceitos de jogos sérios, modelagem 3D para personagens, cenários e metodologias da aprendizagem baseada em jogos, com a finalidade de proporcionar o desenvolvimento dessas habilidades de maneira lúdica. Essa ferramenta funciona em diversas plataformas, com execução on-line, para interação com o usuário. Para a etapa de detecção e reconhecimento, quatro bancos de dados de imagens de domínio público (CK+, FER2013, RAF-DB e MMI) foram empregados para avaliação. O jogo foi investigado com voluntários, em cinco sessões, para as fases de investigação (referência, intervenção e manutenção). Os resultados mostraram que a ferramenta proposta contribuiu para o aprimoramento das habilidades de detecção e reconhecimento das emoções básicas em indivíduos com TEA.
Abstract
The detection of facial expressions and the recognition of basic emotions are important in the interpersonal relationships of individuals in a society. Neurotypical individuals have these skills enhanced naturally and gradually during the life cycle. However, individuals with Autism Spectrum Disorder (ASD) have difficulties with the detection of facial expressions and representation of emotions. This restriction affects the social interactions of individuals with ASD in a social environment. This work presents a computational tool that employs serious games to aid in the learning and improvement of these skills in individuals with ASD. The computational algorithms for emotion detection and recognition were developed in an approach that combines manual and learned feature descriptors, by a convolutional neural network model. This tool uses concepts from serious games, 3D modeling for characters, scenarios, and game-based learning methodologies, in order to provide the development of these skills in a playful way. This tool works on several platforms, running online, for interaction with the user. For the detection and recognition phase, four public domain image databases (CK+, FER2013, RAF-DB, and MMI) were used for evaluation. The game was investigated with volunteers in five sessions for the research phases (reference, intervention, and maintenance). The results showed that the proposed tool contributed to the improvement of basic emotion detection and recognition skills in individuals with ASD.
Palavras-chave
Expressões faciais, Emoções básicas, Processamento de imagens, Transtorno do espectro autista, Computação afetiva, Jogos sérios
Citação
DANTAS, Adilmar Coelho. Abordagem computacional para aprimoramento das habilidades com as emoções em indivíduos com autismo. 2022. 115 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2022.211.
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