DECIFRANDO SENTIMENTOS: TECNOLOGIA DE ANÁLISE FACIAL PARA AUTISTAS

Abstract

A integração social de pessoas com o Transtorno do Espectro Autista (TEA) é um desafio significativo devido às dificuldades que essas pessoas enfrentam em socialização, comunicação e aprendizagem. Uma área crítica é a representação emocional, onde pessoas com TEA têm dificuldades em assumir e expressar emoções, especialmente por meio de expressões faciais, o que torna a comunicação social ainda mais desafiadora. Para abordar essa necessidade, foi desenvolvido um protótipo de aplicação que utiliza técnicas de aprendizado de máquina para detectar sentimentos em pessoas, com o objetivo de promover a inclusão social de indivíduos com TEA. A aplicação utiliza uma câmera de um celular para capturar as expressões faciais de uma pessoa, analisando-as e informando ao usuário autista qual o sentimento que está sendo expresso. Isso facilita a compreensão do autista ao relacionar o sentimento identificado pelo aplicativo com as expressões faciais correspondentes, proporcionando maior autonomia de convívio e demonstrando suas capacidades. A tecnologia utilizada inclui uma Rede Neural Convolucional (CNN), uma forma de inteligência artificial especializada em análise de imagens. A base de dados para o treinamento da rede neural foi retirada do Kaggle, composta por fotos de rostos. Os resultados mostraram uma acurácia de 78,85% após 50 temporadas de treinamento, o que possibilita a classificação de emoções em tempo real. Essa aplicação representa um avanço significativo na redução das barreiras sociais para pessoas com TEA, ao auxiliar na interpretação de emoções.