algoritmo

Uma equipe do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade de Delaware (Estados Unidos) desenvolveu um algoritmo capaz de detectar as emoções das pessoas em uma fotografia em grupo. Eles conseguiram isso graças ao uso de aprendizado de máquina e aprendizado profundo com redes neurais.

A equipe, liderada pelo estudante de doutorado Xin (Cindy) Guo, ganhou o primeiro lugar em uma das três categorias do sexto desafio “Reconhecimento de Emoções na Natureza”: EmotiW 2018. Especificamente, em a seção “Reconhecimento de emoções no nível do grupo”.

Os vencedores foram anunciados na 20ª Conferência Internacional da Associação de Máquinas Computacionais (ACM) realizada em outubro passado.

A prova

As equipes receberam um conjunto de imagens que representavam um grupo de pessoas e receberam a tarefa de desenvolver um algoritmo que classificasse as pessoas nas fotos como felizes, neutras ou negativas. As equipes tiveram um mês e meio e sete tentativas para criar o algoritmo mais preciso possível.

O grupo, liderado pelo presidente do departamento e assessor de Guo, Kenneth E. Barner, chegou em oito modelos diferentes para desenvolver sua solução vencedora. O algoritmo funciona em fotografias de várias resoluções e foi publicado pela Association for Computing Machinery.

Aplicações

O objetivo do trabalho é classificar automaticamente as imagens enviadas para sites. “Os usuários verão as imagens que estão procurando porque o algoritmo rodaria e rotularia se as pessoas estão felizes ou não”, disse Guo em um comunicado. “Ele poderia ser usado para analisar as emoções de um grupo de pessoas fotografadas em um protesto, uma festa, um casamento ou uma reunião, por exemplo.”

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