Análise de Desempenho de Redes Neurais Convolucionais Aplicadas ao Reconhecimento de Emoções - Heck, Leandro; Künas, Cristiano; Padoin, Edson (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2021: Anais da XXI Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2021)
Considerando o crescente interesse no campo da interação humanocomputador e que essa interação vem se tornando algo cada vez mais natural e social, juntamente com o aumento da capacidade computacional proporcionada por GPUs e TPUs, áreas como o reconhecimento de emoções têm se mostrado ser de grande interesse e relevância pela comunidade cientíﬁca. Porém, mesmo com diversos trabalhos realizados, detectar e reconhecer emoções computacionalmente com a mesma facilidade que humanos reconhecem, ainda é um problema relevante a ser explorado. Para tal, buscando explorar esse tema, este trabalho adotou a utilização de Redes Neurais Convolucionais (CNN) na realização do reconhecimento das emoções em humanos a partir de expressões faciais. Os resultados demonstraram que, com o treinamento da CNN em GPUs, foi possível reduzir o tempo computacional em até 94% e aumentar a acurácia para 66%.