Dissertação

RRHE: Remote Replication of Human Emotions EVALUATED

A deteção de emoções humanas por software é um assunto que vem sendo debatido há muito tempo. Várias propostas foram feitas pela literatura mas ainda persistem falhas que não permitem a exploração deste tipo de soluções a nível comercial. Os utilizadores ainda não confiam neste tipo de sistemas devido à alta percentagem de erros na classificação, optando por interação física ou video-conferência para visualmente (e possivelmente utilizando pistas vocais) transmitir as suas emoções. Uma possibilidade para a melhoria da exatidão dos sistemas atuais poderá ser o uso de fontes de conteúdo emocional multimodais. Além disso, as atuais interfaces emocionais devolvem normalmente resultados grosseiros. Na verdade, os algoritmos emocionais apenas emitem palavras correspondentes à emoção detectada. Acreditamos também que uma interface de utilizador para a detecção de emoções mais inteligente pode aumentar drasticamente o número de casos de uso para esta tecnologia, aumentado muito significativamente a usabilidade destes sistemas. Esta tese endereça os problemas mencionados anteriormente, propondo uma abordagem multimodal para detecção de emoções. O algoritmo de detecção é executado em servidores remotos (e.g. na cloud) e a informação é depois apresentada ao utilizador através de agentes emocionais, como simples emoticons, avatares mais complexos ou interfaces robóticas que podem replicar remotamente as expressões emocionais. O Sistema multimodal proposto combina duas das modalidades de extração de emoções mais usadas, nomeadamente expressões faciais e propriedades vocais. Com um algoritmo deste tipo conseguimos reduzir significativamente a indução em erro causada pela ironia, i.e expressões faciais que contradizem o tom de voz expressado em simultâneo.
Deteção de Emoções, Espressões Faciais, Reconhecimento de Voz Emocional, Classificadores, Máquinas de Vetores de Suporte, Sistema de Codificação Atividade Facial

Outubro 28, 2015, 9:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Artur Miguel do Amaral Arsénio

Universidade da Beira Interior

Professor Auxiliar Convidado