Estudo comparativo de técnicas computacionais para classificação de emoções

Resumo

Este artigo apresenta um estudo comparativo de técnicas computacionais para detecção automática de seis emoções básicas (alegria, tristeza, raiva, desgosto, medo e surpresa). Para isto, foi avaliada a base de dados de Cohn-Kanade, cuja fundamentação se encontra na teoria FACS, contendo atributos reais de vários estudantes de diferentes etnias e idades. Posteriormente, associou-se cada conjunto de expressões faciais a determinada emoção. Para validação foi criada uma base de dados e para classificação foram utilizadas três técnicas computacionais – Redes Neurais do tipo MLP, Redes Neurais com Funções de Ativação (RBF) e Redes Bayesianas. Os resultados obtidos pelas três técnicas foram comparados e identificou-se alta taxa de precisão para as redes Bayesianas.