Publicação: Investigação de uma abordagem da arquitetura capsnet para detecção de microexpressões
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Resumo
As emoções básicas são fundamentais na comunicação não-verbal humana e através delas
é possível identificar os estados de alegria, medo, surpresa, tristeza, nojo e raiva. Ao contrário
das expressões faciais básicas, que podem ser observadas e distinguidas com certa
facilidade por pessoas e computadores, as microexpressões (ME) são difíceis de serem
reconhecidas e carecem de outros mecanismos para detectá-las. O trabalho investiga a
aplicação da arquitetura CapsNet para reconhecimento de microexpressões — expressões
faciais breves, involuntárias que revelam uma tentativa de ocultar a emoção. A metodologia
apresentada utiliza o banco de dados CASME II, que contém vídeos de microexpressões
espontâneas, e combina a CapsNet com uma ResNet pré-treinada como backbone.
Técnicas de aumento de dados, como recorte aleatório, espelhamento e variação de cores,
foram aplicadas para aprimorar a capacidade de generalização do modelo. Os resultados
indicam que a combinação da CapsNet com a ResNet50 e técnicas de aumento de dados é
razoavelmente eficaz, em comparação a outros métodos da literatura, na classificação de
microexpressões (arquitetura ResNet50 com UAR = 0,7493 e UF1 = 0,7727). No entanto,
o alto custo computacional representa um desafio para sua aplicação em tempo real.
Abstract
Palavras-chave
Microexpressões, Aumento de Dados, CapsNet, Reconhecimento de Mcriexpressões Faciais, Aprendizado de Máquina, Redes Neurais
Citação
PEREIRA, Eric Mendes. Investigação de uma abordagem da arquitetura CapsNet para detecção de Microexpressões. 2025. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.
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