PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Engenharia de Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFerreira, Michael Henrique Souza-
dc.date.accessioned2022-01-03T17:56:47Z-
dc.date.available2022-01-03T17:56:47Z-
dc.date.issued2021-12-10-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/3704-
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectExpressões faciaispt_BR
dc.subjectEmoções-
dc.subjectEmoções universais-
dc.subjectRedes neurais convolucionais-
dc.subjectTensorFlow-
dc.titleReconhecimento facial para detecção de emoções utilizando redes neurais convolucionais com tensorflowpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Martins, Rafael Leal-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9792426862133439pt_BR
dc.contributor.referee1Abadia, Fernando Gonçalves-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3382052342707576pt_BR
dc.contributor.referee2Vinhal, Gustavo Siqueira-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5227400971565575pt_BR
dc.description.resumoEsta pesquisa tem como objetivo levantar e validar metodologias para o desenvolvimento e criação de redes neurais convolucionais capazes de identificar emoções com o uso de imagens. O cenário adotado é o de identificação de expressões faciais em imagens e suas respectivas emoções. Neste contexto, são utilizados estudos de comportamento humano sobre a definição de emoções universais, com base na análise proposta por Paul Ekman. Para o reconhecimento das emoções, foram utilizadas diferentes técnicas de visão computacional e técnicas de aprendizagem de máquina com redes neurais convulsionais. Foram utilizadas ferramentas como o TensorFlow e a API do Keras para desenvolver de maneira diligente e precisa as redes neurais convolucionais. Pretende-se, com esse trabalho, verificar a capacidade das redes neurais em reconhecer emoções e quão precisos são as predições feitas por elas. Como resultados busca-se encontrar uma melhor arquitetura que possa reconhecer emoções, foi possível conseguir uma comparação satisfatório da acurácia apresentada por cada um dos modelos de redes neurais convolucionais adotados.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
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