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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46186| ORCID: | http://orcid.org/0009-0008-7053-3239 |
| Document type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Access type: | Acesso Aberto |
| Title: | Investigação de uma abordagem da arquitetura capsnet para detecção de microexpressões |
| Author: | Pereira, Eric Mendes |
| First Advisor: | Nascimento, Marcelo Zanchetta do |
| First member of the Committee: | Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro |
| Second member of the Committee: | Ribeiro, Thiago Pirola |
| Summary: | 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. |
| Keywords: | Microexpressões Aumento de Dados CapsNet Reconhecimento de Mcriexpressões Faciais Aprendizado de Máquina Redes Neurais |
| Area (s) of CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Quote: | 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. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46186 |
| Date of defense: | 8-May-2025 |
| Appears in Collections: | TCC - Engenharia Mecatrônica |
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| File | Description | Size | Format | |
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