Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/6138
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Mota, Edjard de Souza-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0757666181169076pt_BR
dc.contributor.referee1Lauschner, Tanara-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7433400746822554pt_BR
dc.contributor.referee2Pio, José Luiz de Souza-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1014904168887285pt_BR
dc.creatorGuimarães, Victória de Souza-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2240797417794522pt_BR
dc.date.accessioned2022-04-28T03:34:22Z-
dc.date.available2022-04-27-
dc.date.available2022-04-28T03:34:22Z-
dc.identifier.urihttp://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/6138-
dc.description.abstractSocial 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.pt_BR
dc.description.resumoAs 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFT - Faculdade de Tecnologiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectDetecção Facialpt_BR
dc.subjectFace Detectionpt_BR
dc.subjectReconhecimento Facialpt_BR
dc.subjectNarrativas Audiovisuaispt_BR
dc.subjectReconhecimento de Expressão Facialpt_BR
dc.subjectFace Recognitionpt_BR
dc.subjectAudiovisual Narrativespt_BR
dc.subjectFacial Expression Recognitionpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.titleIdentificação de características de aspectos emocionais associados a elementos de narrativas audiovisuaispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.affiliationUniversidade Federal do Amazonaspt_BR
dc.date.event2022-04-11-
dc.publisher.localpubManaus (AM)pt_BR
dc.subject.controladoPercepção facialpt_BR
dc.creator.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1814-1544pt_BR
dc.creator.affiliation-initUFAMpt_BR
dc.contributor.grupo-pesquisaLIA - Laboratório de Inteligência Articial da UFAMpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia da Computação - Bacharelado - Manauspt_BR
Aparece nas coleções:Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Ciências Exatas e da Terra

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
TCC_VictóriaGuimarães.pdf2,06 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.