Emotion classification using artificial intelligence and physiological signal processing
Data
2024-01-25
Autores
Claret, Anderson Faria 
Orientadores
Moraes, Matheus Cardoso
Tipo
Dissertação de mestrado
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Resumo
Emoções desempenham um papel crucial na cognição humana, exercendo influência em vários aspectos da vida dos indivíduos. A ampla adoção da inteligência artificial e do aprendizado de máquina despertou o interesse no desenvolvimento de sistemas capazes de reconhecer e classificar automaticamente emoções e estados afetivos. No entanto, identificar com precisão as emoções humanas continua a ser um desafio formidável devido à sua natureza multifacetada e às alterações fisiológicas associadas. Este estudo teve como objetivo criar uma ferramenta para classificação automática de emoções humanas, independente do participante, utilizando sinais cardíacos de dispositivos de baixo custo e um conjunto de dados disponível publicamente. O projeto foi apoiado por uma revisão sistemática da literatura e abrangeu o processamento de sinais cardíacos e a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para classificar nove estados emocionais diferentes. Três métodos distintos de organização de dados foram desenvolvidos e quatro modelos diferentes de aprendizado de máquina foram empregados para a tarefa de classificação. Os resultados obtidos a partir das diversas abordagens de organização de dados complementaram-se, enfatizando a necessidade de incorporar uma variabilidade substancial nas respostas fisiológicas a situações emocionais durante o processo de treino para alcançar resultados ótimos num contexto independente do participante. O potencial de aplicação da ferramenta proposta é extenso, abrangendo desde a área médica até a avaliação e desenvolvimento de novos produtos de consumo, justificando sua importância.