SENSUS: Reconhecedor Automático de Expressões Faciais para Publicidade e Propaganda
O sistema Sensus utiliza técnicas e algoritmos de visão computacional com o objetivo de reconhecer automaticamente expressões faciais e classificá-las em emoções.
O cenário vislumbrado para a aplicação publicitária é o de uma vitrine de shopping, na qual as reações expressas pelas características faciais dos passantes são registradas e avaliadas. A partir desta análise, é possível verificar como o design da vitrine e a maneira de exposição das mercadorias afetam as reações dos consumidores, tanto positivamente como negativamente. Constituindo assim uma maneira de se avaliar e comparar os impactos alcançados com diferentes estratégias.
O sistema realiza a aquisição e processamento de uma sequência de imagens obtidas através de uma webcam e possibilita, através da produção de gráficos, a exibição de informações relevantes a um usuário da área de publicidade e propaganda que deseje medir a eficácia de uma campanha publicitária.
O reconhecimento consiste em 3 etapas principais. A primeira delas é a detecção de um rosto em uma imagem. Esta etapa é feita através do Algoritmo de Detecção Facial de Viola-Jones, que foi explicada neste post do Filipe Campos.
A segunda etapa realiza a extração e codificação das características faciais. Nesta etapa é utilizado o método baseado em texturas, denominado LBP (local binary pattern) em regiões de interesse da face (região compreendida pelos olhos e sobrancelhas e a região da boca).
A terceira e última etapa consiste na classificação das expressões nas diferentes categorias existentes, no sistema é utilizada uma técnica de aprendizado de máquina, a SVM (support vector machine).
Para a geração de relatórios contendo gráficos foi desenvolvido um módulo utilizando a linguagem Python com o framework Django, junto com bibliotecas de JavaScript.
As emoções reconhecidas pelo sistema são: Felicidade, Tristeza, Surpresa e Nojo, além da expressão neutra.
O projeto foi desenvolvido pelos alunos Bruno Pezzolo dos Santos, Carla Guillen Gomes e Guilherme Melo Prestes Campos, sob a orientação da Profa. Dra. Anna Helena Reali Costa.
