Ampliando a Capacidade de Generalização de Métodos de Aprendizado Profundo para Reconhecimento de Expressões Faciais - Pereira Junior, Sergio Neres; Almeida, Jurandy (Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI); 2025: Anais Estendidos da XXXVIII Conference on Graphics, Patterns and ImagesDO - 10.5753/sibgrapi.est.2025.38316, 2025)
O reconhecimento de expressões faciais é uma tarefa fundamental em visão computacional, mas seus modelos frequentemente sofrem com a baixa capacidade de generalização para dados não vistos. Este trabalho visa aprimorar a robustez e a generalização da arquitetura CAFE, um modelo de ponta projetado para reconhecimento de expressões faciais em cenários do mundo real. Para isso, propõe-se a modificação de sua função de perda com a introdução de um termo de regularização por esparsidade. Essa abordagem força o modelo a focar em um subconjunto mais conciso e discriminativo de características faciais, penalizando a ativação de informações contextuais irrelevantes. A avaliação experimental foi realizada comparando o modelo modificado com sua versão original em testes intradomínio e interdomínio. Os resultados demonstram que a regularização por esparsidade conferiu um ganho de desempenho significativo, principalmente em cenários de teste interdomínio, confirmando a hipótese de que a técnica melhora a capacidade de generalização. Conclui-se que a indução de esparsidade é uma estratégia eficaz para o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de expressões faciais mais confiáveis e adaptáveis, capazes de operar com maior precisão em ambientes diversificados e não controlados.