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A análise automática de expressäes faciais tem atraído cada vez mais a aten‡Æo de pesquisadores em diversas áreas como psicologia, ciência da computa‡Æo, linguística, neurociência e áreas relacionadas. Nas últimas décadas, pesquisadores têm realizado muitos trabalhos e inúmeras abordagens promissoras para o reconhecimento automático de expressäes faciais têm surgido. Este crescente interesse surgiu através do desenvolvimento de novos métodos de processamento de imagens, novas abordagens para detec‡Æo e reconhecimento facial, bem como o aumento da capacidade computacional. Nesta disserta‡Æo é proposto um sistema de reconhecimento automático de expressäes faciais. O sistema proposto classifica sete diferentes expressäes: felicidade, raiva, tristeza, surpresa, desgosto, medo e neutra. Utilizou-se as bases de dados MUG Facial Expression e Face and Gesture Recognition Research Network (FG-NET). Os resultados experimentais demonstram que o sistema proposto baseado em redes neurais artificiais alcan‡a uma taxa média de acerto de 97,62% para as sete diferentes expressäes faciais definidas.

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Estudante de Doutorado na Universidade de La Rochelle, Fran‡a. Fez Mestrado em Engenharia Mecatrônica pela Universidade Federal da Bahia e Gradua‡Æo em Engenharia de Computa‡Æo na Faculdade de Engenharia e Tecnologia - AREA1. Atualmente concentra-se em extra‡Æo e sele‡Æo de características para análise de imagens e videos.

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