
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
Author(s) -
Leandro Heck,
Cristiano A. Künas,
Edson Luiz Padoin
Publication year - 2020
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/wscad_estendido.2020.14083
Subject(s) - humanities , computer science , philosophy
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 cientica. 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 Articiais (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%.