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dc.contributor.advisorTOMAZELA, Maria das Graças Junqueira Machado-
dc.contributor.authorBASSO, Bianca Cavalcante-
dc.contributor.otherPONTES, Aldo Nascimento-
dc.contributor.otherPIVA JUNIOR, Dilermando-
dc.date.accessioned2024-09-06T13:27:47Z-
dc.date.available2024-09-06T13:27:47Z-
dc.date.issued2019-12-09-
dc.identifier.citationBASSO, Bianca Cavalcante. Inteligência artificial para reconhecimento de emoções em um ambiente empresarial, 2019. Trabalho de Conclusão de Curso. (Tecnologia em Análise de Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia "Dr. Archimedes Lammoglia", Indaiatuba, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttps://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/23302-
dc.description.abstractNa rotina de trabalho das pessoas, repara-se que o ser humano precisa tomar uma série de decisões, além de buscar soluções para problemas propostos e impostos a ele, tudo isso com o máximo de rapidez. Pode influenciar direta ou indiretamente na vida do ser humano, ocasionando assim a pressão decorrente do dia a dia laboral. Essas mudanças podem causar um mau desempenho decorrente da insatisfação do colaborador, que às vezes não é percebida pelos gestores. Nesse contexto, surgiu a ideia de utilizar algoritmos de inteligência artificial e rede neural convolucional para armazenar e reconhecer expressões faciais para interpretação de emoções dos colaboradores por meio de seus rostos (em tempo real construindo dessa maneira, um histórico de emoções obtidas dos seus colaboradores). Para tanto, a realização deste estudo abordou os seguintes conceitos chave, que sustentam a pesquisa: Inteligência artificial, redes neurais artificiais, reconhecimento facial e inteligência emocional. Também foram exploradas outras pesquisas acadêmicas relacionadas, para auxiliar na idealização do tema proposto, além de verificar ferramentas, softwares e meios de implementação que poderiam auxiliar no desenvolvimento deste trabalho. Para a realização deste trabalho foi feita uma pesquisa experimental, que resultou em uma aplicação de reconhecimento facial (raiva, nojo, medo, feliz, triste, surpresa, neutro), utilizando Rede Neural Convolucional, além de ferramentas e bibliotecas de apoio para a utilização do modelo proposto. A acurácia do modelo foi melhor para reconhecimento de expressões neutras, com valores variando entre 95% e 99%; felizes, com acurácia variando entre 58% e 61%; e raiva, com acurácia variando entre 80% e 90%, enquanto as demais emoções resultaram em muitos falsos positivos.pt_BR
dc.description.sponsorshipCurso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemaspt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisher105pt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subjectRecursos humanospt_BR
dc.subject.otherInformação e Comunicaçãopt_BR
dc.titleInteligência artificial para reconhecimento de emoções em um ambiente empresarialpt_BR
dc.title.alternativeArtificial intelligence for emotion recognition in a business environmentpt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
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