dc.contributor.advisor Vidal, Flávio de Barros -
dc.contributor.author Bauer, André Barbosa Carneiro da Cunha -
dc.identifier.citation BAUER, André Barbosa Carneiro da Cunha. Reconhecimento automático de traços de personalidade em vídeo. 2017. x, 37 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia de Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. pt_BR
dc.description.abstract A análise de traços de personalidade é uma área em crescimento tanto na psicologia, como na computação, devido à sua grande utilização como indicador de resultados importantes da vida, como felicidade e longevidade, qualidade do relacionamento com colegas, família, escolha de ocupação, satisfação e desempenho, envolvimento na comunidade, atividade criminal e ideologia política. Neste trabalho é proposto um método de análise de traços de personalidade a partir de informações visuais. Isto é feito a partir de uma base de dados de vídeos, de aproximadamente 15 segundos, de indivíduos sozinhos em primeiro plano em frente a uma câmera. A implementação foi realizada por meio da combinação de técnicas de Fluxo Ótico e da obtenção de Histogramas de Gradientes Orientados, aplicados em uma perceptron multicamadas, modelo de Rede Neural . A métrica de avaliação utilizada foi a da acurácia média, que representa a distância média do resultado obtido ao resultado esperado. Para trabalhos futuros, serão definidas novas características para a rede neural, assim como será utilizado o áudio dos vídeos, podendo assim a implementação ser adaptada para um detector de mentiras. pt_BR
dc.subject.keyword Fluxo ótico pt_BR
dc.subject.keyword Redes neurais (Computação) pt_BR
dc.title Reconhecimento automático de traços de personalidade em vídeo pt_BR
dc.date.accessioned 2017-06-23T12:50:45Z -
dc.date.available 2017-06-23T12:50:45Z -
dc.identifier.uri http://bdm.unb.br/handle/10483/17254 -
dc.description.abstract1 Personality traits analysis is a field with growing interest not only in psychology, but also in computing, due to its importance as a predictor of important life outcomes, such as happiness, longevity, quality of relationships with peers, family, occupational choice, satisfaction, performance, community involvement, criminal activity and political ideology. This project proposes a method for personality trait analysis from visual information. This work is based on a database that contains videos of approximately 15 seconds of individuals on the foreground in front of a camera. The implementation was performed by using the combination of Optical Flow techniques and Histograms of Oriented Gradients, applied to a multi-layer perceptron model of a neural network. A mean accuracy metric was used for evaluation, which is denoted by the average distance from the obtained result to the expected result. For future works, new characteristics will be specified for the neural network and the audio will also be used, so that the implementation can be adapted for lie detection. pt_BR