Título: Reconhecimento de expressão facial assistido por EMG e aprendizado de máquina
Autores: Paulo Barbosa, Raul Santana, George The and Guilherme Barreto.
Resumo:
O presente trabalho apresenta um estudo sobre análise das atividades de sinais de Eletromiografia (EMG) a fim de realizar o reconhecimento de cinco gestos faciais. Em uma etapa inicial, é realizada a aquisição desses sinais estudando a escolha das expressões faciais e um melhor posicionamento dos sensores. Na etapa de classificação, utilizaram-se cinco diferentes classificadores e fez-se uma análise exploratória de seus hiperparâmetros, a fim de buscar um melhor desempenho para resolver o problema do reconhecimento de padrões. Além disto, essas análises que são baseadas na capacidade de acerto do classificador e custo computacional, são utilizadas em um estudo comparativo a fim de identificar quais dos métodos propostos, tem a capacidade de lidar com um conjunto de dados generalizado. Como resultados, identificou-se que para as expressões e métodos escolhidos, foi possível obter taxas de acerto superiores a 95\% destacando como melhores resultados obtidos pelos os algoritmos QC, kNN e MLP.
Palavras-chave:
Instrumentação, EMG, Reconhecimento de Padrões.
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2021-100
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