@article{Ferreira_Soares_Cardia Neto_2022, title={AVALIAÇÃO DE RECONHECIMENTO DE EMOÇÃO DIMENSIONAL COM UMA ABORDAGEM BASEADA EM ATENÇÃO}, volume={19}, url={https://revista.fatectq.edu.br/interfacetecnologica/article/view/1523}, DOI={10.31510/infa.v19i2.1523}, abstractNote={<p>O feedback não verbal e o reconhecimento das expressões faciais têm sido área de muita pesquisa nas últimas décadas. As expressões faciais são uma maneira concreta de reconhecer emoções e “ensinar” os computadores a detectar corretamente o que cada expressão facial significa e a qual emoção está ligada. Assim, no âmbito do reconhecimento de imagens, as Redes Neurais Convolucionais (RNC), através de suas camadas sobre os pixels da imagem, facilitam a descoberta de padrões. Dessa forma, através da aplicação de uma RNC com um mecanismo de atenção, o objetivo do presente artigo é decodificar as expressões não verbais presentes no banco de dados utilizado e identificar a quais emoções estão ligadas. Através da análise do CCC (Coeficiente De Correlação De Concordância) e do Erro Quadrático Médio (RMSE) para as dimensões de <em>valence</em> e <em>arousal</em>, o presente artigo mostra que o método utilizado traz resultados, mas ainda é possível melhorar o aprendizado de máquina.</p>}, number={2}, journal={Revista Interface Tecnológica}, author={Ferreira, Antonio José da Silva and Soares, Gabriela Regina and Cardia Neto, João Baptista}, year={2022}, month={dez.}, pages={247–257} }