Análise de Desempenho e Efetividade de Redes Neurais Convolucionais em Plataformas de GPU e CPU Aplicadas ao Reconhecimento de Emoções Através de Expressões Faciais em Seres Humanos

  • Leandro Heck UNIJUÍ
  • Cristiano Künas UNIJUÍ
  • Edson Padoin UNIJUÍ

Resumo


Considerando o crescente interesse no campo da interação humanocomputador e que essa iteração vem se tornando algo cada vez mais natural e social, juntamente com o aumento da capacidade computacional proporcionada por GPUs e CPUs, áreas como reconhecimento de emoções tem se mostrado ser de grande interesse e relevância pela comunidade cientifica. Porém, mesmo com diversos trabalhos realizados, detectar e reconhecer emoções computacionalmente e 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 Artificiais (RNA) Convolucionais na realização do reconhecimento das emoções em humanos a partir de expressões faciais. Os resultados demonstraram que, com o treinamento de uma RNA em GPUs, foi possível reduzir o tempo computacional em até 89% e aumentar a acurácia para 65%.

Referências

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Publicado
21/10/2020
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HECK, Leandro; KÜNAS, Cristiano; PADOIN, Edson. Análise de Desempenho e Efetividade de Redes Neurais Convolucionais em Plataformas de GPU e CPU Aplicadas ao Reconhecimento de Emoções Através de Expressões Faciais em Seres Humanos. In: WORKSHOP DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA - SIMPÓSIO EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS DE ALTO DESEMPENHO (WSCAD), 21. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 8-13. DOI: https://doi.org/10.5753/wscad_estendido.2020.14083.