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PROTÓTIPO DE RECONHECIMENTO DE EXPRESSÕES FACIAIS COM COMPUTAÇÃO AFETIVA NA EDUCAÇÃO

Por:   •  1/11/2018  •  Trabalho acadêmico  •  3.630 Palavras (15 Páginas)  •  160 Visualizações

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PROTÓTIPO DE  RECONHECIMENTO DE EXPRESSÕES FACIAIS COM COMPUTAÇÃO AFETIVA NA EDUCAÇÃO

Augusto Batista de Jesus1, Guibson Arcebispo Lima Oliveira1, Pedro Henrique Leite Pinheiro1,

Walisson Pereira de Sousa2.

¹Discente do Curso Superior Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas – IFTO Campus Araguaína, e-mail: augustosousa790@gmail.com; guibsonarc@gmail.com; pedro.lpinheiro3112@gmail.com.                                                                                                                                                                                            

²Docente do Curso Superior Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas – IFTO Campus Araguaína, e-mail:  walisson.sousa@ifto.edu.br

Resumo: O reconhecimento facial é uma tecnologia baseada nos conceitos da biometria, tendo seu desenvolvimento no início na década de 1960 e, atualmente, sendo bastante utilizada no ramo da segurança. Porém, o uso dessa tecnologia apresenta aplicações em diversas áreas. A sua utilização pode ser incorporada com a computação afetiva e ser implementada utilizando técnicas para reconhecer emoções. Esse trabalho tem a finalidade de desenvolver um software de reconhecimento facial capaz de reconhecer as emoções e expressões faciais dos alunos durante as aulas, além de classificar essas emoções. Com o do software será possível entender os tipos de emoções que os alunos emitem durante determinada aula. Foi utilizada a linguagem Python juntamente com as API’s OpenCV e Tensorflow com o método de comparação. Após a classificação das emoções, o software dará feedback ao professor e com isso ele poderá aprimorar sua metodologia e as dinâmicas das aulas, além de melhorar o aprendizado de seus alunos.

Palavras Chaves:  Biometria, Computação Afetiva, Emoções, Python, Reconhecimento Facial.

1 INTRODUÇÃO

Reconhecimento facial é a capacidade de identificar um indivíduo baseando-se nas características biométricas de sua face. Automatizar esse processo vem sendo alvo de estudos nas últimas décadas devido à vasta área de aplicação, por exemplo: segurança das vias e verificação de documentos de identidade. Um sistema de reconhecimento de imagem normalmente trabalha sobre dois cenários: verificação e identificação. No primeiro, a similaridade entre duas imagens contendo as faces é verificada e é determinado se há compatibilidade entre elas. No segundo cenário, a imagem da face é comparada com um vasto número de imagens armazenadas em um banco de dados e se obtém como retorno o indivíduo que mais se assemelha a partir de uma métrica definida e, dessa forma, se tem uma possível identificação do sujeito. A ideia é que, em ambos os cenários, seja possível realizar a identificação automática (BICALHO, 2013).

A tecnologia começou por chamar a atenção pública devido à reação dos meios de comunicação a uma implementação experimental nos jogos finais da Liga Nacional de Futebol Americano dos Estados Unidos em 2001, que capturou imagens de vigilância e as comparou com uma base de dados de conteúdos digitais. Essa demonstração iniciou a necessária análise sobre a forma de utilizar a tecnologia para suportar determinadas necessidades nacionais, considerando ao mesmo tempo as preocupações sociais e de privacidade (SINFIC, 2008).

O processo de reconhecimento utiliza três técnicas distintas: método 3D, características geométricas da face e características da imagem. No método 3D, utiliza-se uma câmera capaz de mapear todo o rosto em busca de características únicas, incluindo imperfeições. Após mapear toda face humana, é gerado um molde 3D do rosto, sendo este armazenado em uma base de dados. O método de características da imagem analisa o rosto e uma imagem já cadastrada no banco de imagens e o software utiliza a medida de semelhança entre duas imagens, levando em consideração o significado do conteúdo para reconhecer, ou não, duas imagens como similares (MORONI; MATTOS, 2007).

Dotar a máquina de emoções humanas é um dos desafios da computação afetiva. Essa área engloba técnicas adaptadas da Inteligência Artificial (IA) e da Engenharia de Software, agregadas e coordenadas conjuntamente ao estudo, modelagem e simulação da experiência afetiva humana, como característica constituinte dos processos cognitivos, orientada a aplicações em domínios bastante variados. Tem-se a definição de Computação Afetiva por “Computação que está relacionada com, que surge de ou deliberadamente influência emoções” (NUNES et al., 2011).

         A Computação Afetiva pode contribuir melhorando o método de avaliação emocional. Utilizando métodos de rastreamento de sinais, é possível analisar o rosto do usuário para detectar alguns pontos faciais e, com isto, perceber emoções (PICARD, 1997).

Picard (2003) afirma que a Computação Afetiva envolve o uso de características afetivas em sistemas computacionais e robóticos. Em sistemas computacionais, as aplicações são voltadas para análise e aprendizagem. Na robótica, as aplicações focam em identificar elementos que permitem aos sistemas expressar, gerar e perceber emoções, bem como demonstrar interações mente-corpo.

Os ambientes educacionais, se munidos com mecanismos para reconhecer, mostrar emoções, certamente poderão flexibilizar estratégias de ação, providenciando suporte a aprendizagem de um estudante(BERCHT, 2006).

As emoções (DAMÁSIO,1996) possuem um papel essencial na aprendizagem e por isso não podem ser negligenciadas pelos ambientes computacionais de aprendizagem. Piaget (1989) afirmava que o afeto poderia ser a energia necessária para o desenvolvimento cognitivo e, consequentemente, a aprendizagem é acelerada ou perturbada por ele, sendo que a maioria dos estudantes apresenta fraco desempenho em matemática devido problemas afetivos desenvolvidos durante sua aprendizagem. A ansiedade traz alterações na capacidade de memorização (IDZIKOWSKI,1987) e na motivação para o estudar.

As técnicas de reconhecimento facial podem ser amplamente empregadas na área educacional. Seu uso está sendo implantado primeiramente em escolas do Ensino Fundamental e suas aplicações estão voltadas para o controle dos alunos, presença em salas de aula, controle da merenda para evitar desperdícios de alimentos e em ações preventivas de segurança. Em algumas universidades, que utilizam o modelo de ensino a distância, o reconhecimento facial é utilizado para a liberação de materiais, documentos e avaliações para aos alunos (WANDER NETO, 2018).

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