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RANIERI, C. M.. Ambiente para interação baseada em reconhecimento de emoções por análise de expressões faciais. 2016. 105 f. Dissertação (Mestrado em Ciências – Ciências de Computação e Matemática Computacional) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP), São Carlos – SP. In computer sciences, the development of interactive environments have motivated the study of emotions, especially on the context of mobile devices. Research in human-robot interaction have explored emotions to create natural experiences on interaction with social robots. A fertile aspect consist on practical approaches concerning changes on the personality of an artificial system caused by modifications on the user’s inferred emotional state. The present project proposes to develop, for Android platform, an environment for human-robot interaction based on emotions. A dedicated module will be responsible for recognizing emotions by analyzing facial expressions. This system consisted of a virtual agent aggregated to an application, which used information of the emotion recognizer to adapt its interaction strategy, alternating between two pre-defined discrete paradigms. In the experiments performed, it was found that the proposed approach tends to produce more empathy than a control condition, however this result was observed only in sufficiently long interactions. Key-words: Emotions, Mobile devices, Human-robot interaction, Social robotics. LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1 – Estrutura neurofisiológica da emoção. Adaptado de Brave e Nass (2002). . . 24 Figura 2 – Expressões faciais associadas às seis emoções em que consiste o modelo de Ekman. Na sequência: raiva, medo, aversão, surpresa, alegria e tristeza (EKMAN, 1999). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 Figura 3 – Modelo para representação de emoções proposto por Russell, Lewicka e Niit (1989). Nesta figura, algumas emoções discretas são reconhecidas e mapeadas para o espaço apresentado. No entanto, as emoções passíveis de representação por esse modelo podem não se restringir a esse conjunto. . . . 26 Figura 4 – Etapas da classificação de emoções baseada em análise de expressões faciais. O sistema de reconhecimento pode ser dividido em três etapas: detecção de face, extração de características e classificação. . . . . . . . . . . . . . . . . 28 Figura 5 – Um robô dotado de interface social é um robô social. Adaptado de Hegel et al. (2009). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 Figura 6 – Representação do uncanny valley. Extraído e traduzido de Mori, MacDorman e Kageki (2012). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 Figura 7 – Regiões críticas para o teste-t pareado (a) unicaudal à direita; (b) unicaudal à esquerda; e (c) bicaudal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 Figura 8 – Robô PeopleBot. Extraído de Gácsi et al. (2016). . . . . . . . . . . . . . . 39 Figura 9 – Robô Ugobe’s Pleo. Extraído de Putten et al. (2013). . . . . . . . . . . . . 40 Figura 10 – Materiais do experimento descrito em Darling, Nandy e Breazeal (2015). São eles: (a) inseto robótico; (b) espaço de confinamento para movimento; (c) mesa; (d) marreta. Extraído de Darling, Nandy e Breazeal (2015) . . . . . . 40 Figura 11 – Robô Kismet. Extraído de Breazeal (2003). . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 Figura 12 – Robô iCat jogando xadrez com criança. Extraído de Leite et al. (2012). . . . 43 Figura 13 – Agente virtual Ana (esquerda) e robô humanoide Kobiana (direita). . . . . . 44 Figura 14 – Assistente virtual com personagem sintético para interação. Extraído de Yoon e Cho (2012). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 Figura 15 – Ambiente com uso da plataforma SMILE. Extraído de Russell et al. (2014). 45 Figura 16 – Robô Roburguer, com smartphone embarcado. . . . . . . . . . . . . . . . . 46 Figura 17 – Etapas desempenhadas pelo reconhecedor de emoções adotado. . . . . . . . 47 Figura 18 – Extração de características, com uso do FaceTracker. (a) imagem original; (b) conjunto de 33 pontos extraídos e relações de interesse para o reconhecedor de emoções. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 Figura 19 – Personagem virtual: (a) paradigma amigável; (b) paradigma normal. . . . . 52 Figura 20 – Arquitetura do sistema proposto, composto por um classificador de emoções, um motor de interação e um motor de conteúdo. . . . . . . . . . . . . . . . 52 Figura 21 – Transições entre os modos segundo os quais o ambiente pode operar. . . . . 53 Figura 22 – Ciclo de vida de uma activity. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 Figura 23 – Arquitetura de software do ambiente, contemplando tanto o smartphone quanto a base computacional. A conexão está representada como uma seta bidirecional entre as interfaces de ambos os dispositivos, ignorando os dispositivos e protocolos que se possam interpor. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 Figura 24 – Sequência de envios e recebimentos para que o aplicativo para smartphone (cliente) possa usar a base computacional (servidor) para obter a classificação da expressão facial obtida pela câmera frontal. . . . . . . . . . . . . . . . . 58 Figura 25 – Activity responsável pela interação entre humano e agente no aplicativo para smartphone. Para favorecer a visualização, o tamanho da legenda está superdimensionado nesta imagem. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 Figura 26 – Diagrama de classes simplificado do sistema. Algumas classes, com relevância restrita, foram omitidas, para facilitar a compreensão da estrutura global do desenvolvimento do aplicativo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 Figura 27 – Exemplo do jogo Doublets, com as palavras fogo e gelo. . . . . . . . . . . . 63 Figura 28 – Sequência de envios e recebimentos para que o aplicativo para smartphone (cliente) possa usar a base computacional (servidor) para obter notícias de um feed específico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 Figura 29 – Fluxograma mostrando a sequência de procedimentos executada para cada exibição de notícia do ambiente no modo noticiário. . . . . . . . . . . . . . 65 Figura 30 – Histogramas representando as frequências das notas em cada amostra do experimento A. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 Figura 31 – Histogramas representando as frequências das notas em cada amostra do experimento B. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74