Decifrando sentimentos: tecnologia de análise facial para autistas

Abstract

A integração social de pessoas com o Transtorno do Espectro Autista (TEA) é um desafio significativo devido às dificuldades que essas pessoas enfrentam em socialização, comunicação e aprendizagem. Uma área crítica é a representação emocional, onde pessoas com TEA têm dificuldades em assumir e expressar emoções, especialmente por meio de expressões faciais, o que torna a comunicação social ainda mais desafiadora. Para abordar essa necessidade, foi desenvolvido um protótipo de aplicação que utiliza técnicas de aprendizado de máquina para detectar sentimentos em pessoas, com o objetivo de promover a inclusão social de indivíduos com TEA. A aplicação utiliza uma câmera de um celular para capturar as expressões faciais de uma pessoa, analisando-as e informando ao usuário autista qual o sentimento que está sendo expresso. Isso facilita a compreensão do autista ao relacionar o sentimento identificado pelo aplicativo com as expressões faciais correspondentes, proporcionando maior autonomia de convívio e demonstrando suas capacidades. A tecnologia utilizada inclui uma Rede Neural Convolucional (CNN), uma forma de inteligência artificial especializada em análise de imagens. A base de dados para o treinamento da rede neural foi retirada do Kaggle, composta por fotos de rostos. Os resultados mostraram uma acurácia de 78,85% após 50 temporadas de treinamento, o que possibilita a classificação de emoções em tempo real. Essa aplicação representa um avanço significativo na redução das barreiras sociais para pessoas com TEA, ao auxiliar na interpretação de emoções.

The social integration of people with Autism Spectrum Disorder (ASD) is a significant challenge due to the difficulties these people face in socialization, communication and learning. A critical area is emotional representation, where people with ASD have difficulty assuming and expressing emotions, especially through verbal expressions, which makes social communication even more challenging. To address this need, an 2 application prototype was developed that uses machine learning techniques to detect feelings in people, with the aim of promoting the social inclusion of individuals with ASD. The application uses a cell phone camera to capture a person's facial expressions, analyzing them and informing the autistic user what feeling is being expressed. This facilitates the autistic person's understanding by relating the feeling identified by the application with the corresponding verbal expressions, providing greater autonomy in coexistence and demonstrating their capabilities. The technology used includes a Convolutional Neural Network (CNN), a form of artificial intelligence specialized in image analysis. The database for training the neural network was taken from Kaggle, consisting of photos of faces. The results showed an accuracy of 78.85% after 50 training seasons, which makes it possible to classify emotions in real time. This application represents a significant advance in reducing social barriers for people with ASD, by assisting in the interpretation of emotions and improving.