Reconhecimento de Emoções em Vídeos: Uma Análise Comparativa de LSTM, CNNs, YOLO e Vision Transformers no CMU-MOSEI - Casanova, Daniel; Paula Filho, Pedro Luiz de; Schenatto, Kelyn; Hoffmann, Alessandra B. G. (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware), 2025)
Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre diferentes arquiteturas de aprendizado profundo aplicadas à análise de vídeos utilizando o dataset CMU-MOSEI. Foram avaliados modelos que capturam explicitamente dependências temporais, como a Long Short-Term Memory (LSTM), em comparação com abordagens baseadas em frames, como a ResNet50, o Vision Transformer (ViT) e o YOLOv11 adaptado para classificação. Os experimentos consideraram as métricas de acurácia e precisão para uma análise sistemática de desempenho. Os resultados mostram que o ViT obteve o melhor desempenho (78%), enquanto o YOLOv11 e a ResNet50 se destacaram como alternativas competitivas em termos de eficiência e estabilidade. Por outro lado, o modelo LSTM apresentou o pior resultado (53%), indicando que a modelagem temporal explícita foi menos eficaz que estratégias de agregação de frames neste conjunto de dados. Esses achados evidenciam os trade-offs entre precisão, eficiência e aplicabilidade em sistemas reais de reconhecimento de emoções baseados em vídeo.