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http://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/6138| metadata.dc.type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título : | Identificação de características de aspectos emocionais associados a elementos de narrativas audiovisuais |
| metadata.dc.creator: | Guimarães, Victória de Souza |
| metadata.dc.contributor.advisor1: | Mota, Edjard de Souza |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Lauschner, Tanara |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Pio, José Luiz de Souza |
| metadata.dc.description.resumo: | As redes sociais como o YouTube, têm aumentado a capacidade de disseminar conteú- dos em diferentes formatos. Devido ao caráter narrativo que esses conteúdos possuem, identificar e extrair os elementos do vídeo de forma automática, pode ser uma solução para a caracterização das narrativas de forma mais efetiva. Este trabalho apresenta a proposta de identificar características de aspectos emocionais em narrativas audiovisu- ais, através da manipulação de bibliotecas computacionais e de modelos pré-treinados de machine learning para a criação de um Dataframe (banco de dados), contendo as informações de emoção identificadas através de detecção e reconhecimento facial e do reconhecimento de expressões faciais dos personagens encontrados em vídeos. A partir dos resultados obtidos, como forma de validação da proposta, foi feita uma comparação das características extraídas por um profissional da área da comunicação, com as características identificadas e extraídas pela arquitetura proposta, que mostrou a possibilidade da otimização no processo de extração de características de vídeos do YouTube para análise de narrativas audiovisuais, através da automatização de parte desse processo. |
| Resumen : | Social networks such as YouTube have increased the ability to disseminate content in different formats. Due to the narrative character that these contents have, automatically identifying and extracting elements from the video can be a solution for the charac- terization of narratives more effectively. This work presents the proposal to identify characteristics of emotional aspects in audiovisual narratives, through the manipulation of computational libraries and pre-trained machine learning models for the creation of a Dataframe, containing the emotion information identified through detection and facial recognition and recognition of facial expressions of characters found in videos. From the results obtained, as a way of validating the proposal, a comparison was made of the characteristics extracted manually by a professional in the communication area, with the characteristics identified and extracted by the proposed architecture, which showed the possibility of optimizing the process of extracting characteristics of YouTube videos for the analysis of audiovisual narratives, through the automation of part of this process. |
| Palabras clave : | Detecção Facial Face Detection Reconhecimento Facial Narrativas Audiovisuais Reconhecimento de Expressão Facial Face Recognition Audiovisual Narratives Facial Expression Recognition |
| metadata.dc.subject.cnpq: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
| metadata.dc.language: | por |
| metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
| metadata.dc.publisher.department: | FT - Faculdade de Tecnologia |
| metadata.dc.publisher.course: | Engenharia da Computação - Bacharelado - Manaus |
| metadata.dc.rights: | Acesso Aberto |
| URI : | http://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/6138 |
| metadata.dc.contributor.grupo-pesquisa: | LIA - Laboratório de Inteligência Articial da UFAM |
| metadata.dc.subject.controlado: | Percepção facial |
| Aparece en las colecciones: | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Ciências Exatas e da Terra |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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