| Título: | Ferramenta para análise do estado afetivo baseado em dados fisiológicos |
| Autor(es): | Mota, Pietro Bertarini de Carvalho |
| Orientador(es): | Castanho, Carla Denise |
| Assunto: | Realidade virtual
Jogos digitais |
| Data de apresentação: | 12-Dez-2019 |
| Data de publicação: | 6-Out-2023 |
| Referência: | MOTA, Pietro Bertarini de Carvalho. Ferramenta para análise do estado afetivo baseado em dados fisiológicos. 2019. 67 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
| Resumo: | As ferramentas de reconhecimento do estado afetivo das pessoas possuem grande desta-
que a diversas aplicações, tanto na área de jogos com o Game Analytics quanto na área
de psicologia. Parte dessas ferramentas utilizam reconhecimento facial, porém esta prá-
tica possui algumas desvantagens como um alto uso de processamento computacional, a
obstrução da face pode atrapalhar o reconhecimento facial são sensíveis a variações nas
condições de aquisição, necessidade de que a câmera não identifique mais de uma pes-
soa, entre outras. Nesse contexto, este trabalho propõe uma ferramenta para auxiliar
na compreensão das reações dos jogadores por meio da inferência de estados afetivos a
partir dos dados fisiológicos obtidos do usuário, que permite que os pesquisadores utili-
zem a ferramenta em qualquer tipo de jogo mesmo que seja necessário a utilização de
um óculos, utilizado nos jogos de realidade virtual. Esta ferramenta pode ser treinada
utilizado parâmetros do pesquisador, podendo se adaptar a diversos estudos a respeito da
emoção, alcançando um uso diversas situações. Por meio de arquivos .srt o pesquisador
pode utilizar as emoções reconhecidas como legendas em vídeos, facilitando o uso a qual-
quer tipo de vídeo, permitindo que o pesquisador escolha como deseja visualizar os dados
adquiridos pela ferramenta. Além disso, salienta-se que a ferramenta não está limitada
a um jogo, permitindo seu uso a diversas situações como reconhecer a emoção em uma
conversa, durante uma sessão de terapia, durante a realização de uma prova, durante o
sono, cabendo ao pesquisador utilizar da forma que lhe atenda melhor. Foram realizados,
ainda, testes para exemplificar como a ferramenta pode vir a ser utilizada e são demons-
tradas algumas possíveis análises feitas com a ferramenta. Os testes demonstraram o uso
de jogos e vídeos para análises qualitativas visuais além de análises numéricas por meio
dos dados do um arquivo .SRT. |
| Abstract: | Tools for recognizing people’s emotional state stand out in a wide range of applications,
both in the area of games with Game Analytics and in the area of psychology. Most of
these tools use facial recognition to analyze the affective state of people, but this practice
has some disadvantages as a high use of computer processing, face obstruction can make
recognition impossible, are sensitive to variations in acquisition conditions, need that the
camera no longer identifies more than one person, among others. In this context, this
paper proposes a tool to assist in the understanding of player’s reactions through the
inference of affective states from the user’s physiological data, which allows researchers
to use the tool in any type of game even if it is necessary to use it. of a glasses, used
in virtual reality games. This tool can be trained using researcher’s parameters, and can
adapt to various studies about emotion, reaching a variety of situations. Through .srt
files the researcher can use the emotions recognized as video subtitles, making it easy to
use any type of video, allowing the researcher to choose how they want to view the data
acquired by the tool. Moreover, it is noteworthy that the tool is not limited to a game,
allowing its use in various situations such as recognizing the emotion in a conversation,
during a therapy session, during a test, while sleeping, it is up to the researcher. use in the
way that suits you best. Tests were also performed to exemplify how the tool can be used
and some possible analyzes made with the tool are demonstrated. The tests demonstrated
the use of games and videos for visual qualitative analysis as well as numerical analysis
using data from a .SRT file. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia da Computação
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