Perceived emotion recognition from nonverbal communication cues in
images and videos
Reconhecimento de emoções, Reconhecimento de comportamento
humano, Visão computacional, Deep learning
Identificar emoções permite que sistemas inteligentes monitorem o
comportamento do usuário, levando a uma compreensão mais profunda da
pessoa. A percepção emocional ocorre naturalmente em humanos por meio da
comunicação de sinais não verbais, nos quais características emocionais são
comunicadas implicitamente por meio de múltiplos canais. Nesta tese,
propomos três técnicas respaldadas por evidências da literatura de
psicologia comportamental para o reconhecimento de emoções: (1) uma
abordagem de reconhecimento de emoções baseada exclusivamente no contexto
situacional, (2) um modelo de linguagem corporal que utiliza
características de marcha para prever emoções a partir de estilos de
caminhada em vídeos, e (3) um modelo de múltiplos sinais que combina
expressão facial, contexto situacional e linguagem corporal para perceber
emoções em imagens. Os resultados obtidos por nossos modelos propostos
igualam o estado da arte, mas com melhorias significativas relacionadas ao
custo computacional.