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dc.creatorSilva, Gustavo de Faria-
dc.date.accessioned2023-03-23T16:16:55Z-
dc.date.available2023-03-23T16:16:55Z-
dc.date.issued2023-02-01-
dc.identifier.citationSILVA, Gustavo de Faria.Aplicação de técnicas de pré-processamento e agrupamento na base de dados do aplicativo michelzinho. 2023. 69 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37587-
dc.description.abstractAutistic Spectrum Disorder (ASD) is characterized by severe impairment in communication, interaction and behavioral learning, presenting the patient, in addition to social difficulties, with repetitive and stereotyped behavior. These characteristics impact the social interaction of these individuals, including the detection of facial expressions and recognition of basic emotions, disconnecting the patient from the social environment. However, using serious games to help teach and improve skills, psychology has achieved good results in treatment. In this way, the MICHELZINHO application aims to detect and recognize emotions, culminating in the development of skills in a fun way, in addition to generating a robust database to transmit new knowledge about the pathology to ASD specialists. Thus, this work was developed with the objective of analyzing the applicationŠs database, using data mining through computational algorithms. For this, a tool was developed, in python, used in the pre-processing of the data, in order to group them through three different algorithms. The results were validated using the simpliĄed silhouette, indicating that the proposed tool contributed to the improvement of emotion detection and recognition skills, despite the high dimensionality of the data after pre-processingpt_BR
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/us/*
dc.subjectAutismopt_BR
dc.subjectJogos sériospt_BR
dc.subjectPré-processamentopt_BR
dc.subjectAgrupamentopt_BR
dc.titleAplicação de técnicas de pré-processamento e agrupamento na base de dados do aplicativo michelzinhopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Nascimento, Marcelo Zanchetta do-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5800175874658088pt_BR
dc.contributor.referee1Faria, Elaine Ribeiro de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.jsp?id=K4127008H7pt_BR
dc.contributor.referee2Adilmar, Coelho Dantas-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2462384793631673pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO Transtorno do Espectro Autista (TEA) caracteriza-se pelo comprometimento na comunicação, na interação e na aprendizagem comportamental, apresentando ao paciente, além das diĄculdades sociais, comportamento repetitivo e estereotipado. Essas características causam impactos no convívio social desses indivíduos, inclusive na detecção de expressões faciais e reconhecimento das emoções básicas, comprometendo o paciente do ambiente social. Porém, utilizando os jogos sérios no auxílio do ensino e no aprimoramento das habilidades, a psicologia tem alcançado bons resultados no tratamento. Desse modo, o aplicativo MICHELZINHO tem por objetivo, a detecção e o reconhecimento das emoções, culminando no desenvolvimento das habilidades de forma divertida, além de gerar uma robusta base de dados para transmitir aos especialistas em TEA, novos conhecimentos sobre a patologia. Assim, este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de analisar a base de dados do aplicativo, utilizando a mineração de dados através de algoritmos computacionais. Para isso, foi desenvolvida uma ferramenta, em python, utilizada no pré-processamento dos dados, a Ąm de agrupá-los através de três diferentes algoritmos. Os resultados obtidos usando a silhueta simpliĄcada, indicam que a ferramenta proposta contribuiu para o aprimoramento das habilidades de detecção e reconhecimento das emoções, apesar da alta dimensionalidade dos dados após o pré-processamento.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration69pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWAREpt_BR
dc.orcid.putcode131479815-
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