• Informações do Trabalho

Titulo Classificação de expressões faciais, gênero e engajamento em videochamadas usando redes neurais convolucionais Subtítulo Autor ANA BEATRIZ KAPPS DOS REIS Orientador EDELBERTO FRANCO SILVA Resumo A rápida transição para o ensino remoto, impulsionada pela pandemia de COVID-19, trouxe consigo desafios significativos, notadamente a escassez de interação entre alunos e professores. Neste trabalho busca-se avaliar modelos baseados em redes neurais convolucionais para classificação de expressões faciais, gênero e nível de engajamento dos participantes de videochamadas. Ao oferecer aos professores uma visão aprofundada do estado emocional e participação dos estudantes, a proposta visa melhorar a compreensão do envolvimento e interesse dos alunos nas matérias, contribuindo para uma experiência educacional mais efetiva. Para avaliar os modelos de classificação, foram criados cenários realistas, envolvendo indivíduos reais. Devido à dificuldade de obter vídeos no cenário educacional, os vídeos foram criados no cenário de trabalho remoto. Acredita-se que nesse cenário é igualmente possível analisar o engajamento dos participantes. A aplicação prática desses cenários proporcionou \textit{insights} valiosos. Na classificação emocional, as emoções se mostraram compatíveis com as expectativas. Quanto à classificação de gênero, o modelo obteve precisão na maioria das instâncias. Além disso, observou-se que o nível de engajamento apresentou resultados mais efetivos quando a câmera estava bem posicionada, isto é, diretamente na frente do rosto, permitindo uma captura adequada da região dos olhos. Palavras-Chave redes neurais convolucionais, videochamadas, expressões faciais, cenários realistas, nível de engajamento, classificação emocional, classificação de gênero.