Reconhecimento de emoções através de expressões faciais utilizando Redes Neurais Convolucionais (RNC)

Abstract

Neste estudo é proposto uma exploração do reconhecimento de emoções por meio de expressões faciais. Diante disso foi utilizada Redes Neurais Convolucionais (CNNs) com o objetivo de desenvolver um modelo capaz de identificar emoções em imagens faciais, com aplicações abrangentes em campos como educação, saúde emocional, entre outros. O processo abrangeu diversas etapas, desde o uso de um conjunto de imagens com expressões faciais etiquetadas até a padronização das imagens, a implementação da CNN, o treinamento do modelo e, por fim, a avaliação do desempenho. Os resultados revelaram que algumas emoções apresentavam representações mais robustas do que outras, influenciando diretamente o desempenho do modelo. A acurácia durante o treinamento atingiu 79,32%, mas registrou quedas para 62,30% nos testes e 63,96% na validação. Essas quedas apontam desafios na capacidade do modelo em generalizar seu aprendizado para novos dados, particularmente no que diz respeito a emoções menos frequentes no conjunto de dados. Além disso, foram avaliadas a acurácia por classe, dada a disparidade na distribuição dessas. O estudo demonstrou o considerável potencial das CNNs no reconhecimento de emoções em imagens faciais. Contudo, fica evidente a necessidade de esforços futuros para aprimorar o desempenho do modelo, que incluem a expansão da base de dados com amostras mais diversas e abrangentes. Os resultados obtidos estabelecem uma base sólida para futuras melhorias e aplicações em variados contextos.