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https://repositorio.ifg.edu.br/handle/prefix/2532| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | Ferramenta para a criação automatizada de frases com base na análise de emoções e reconhecimento da expressão facial |
| Título(s) alternativo(s): | Tool for the automated creation of sentences based on emotion analysis and facial expression recognition |
| Autor(es): | Morais, Felipe Antonio Estacio de Honorato, Luis Fernando Ribeiro Mendes, Pedro Gabriel Cunha |
| Primeiro Orientador: | Lima, Ricardo Rodrigues Dias de |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Lima, Ricardo Rodrigues Dias de |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Borges, Rodrigo Candido |
| metadata.dc.contributor.referee3: | Lopes, Victor Hugo Lazaro |
| Resumo: | Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta que automatiza a criação de frases a partir da análise de sentimentos e do reconhecimento de expressões faciais. A solução proposta integra técnicas de Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural (PLN), utilizando algoritmos de redes neurais profundas para identificar emoções em imagens faciais e, em seguida, gerar textos coerentes e contextualmente adequados. Para a implementa ̧c ̃ao, foram utilizadas bases de dados públicas de imagens e frases, que permitiram treinar e validar os modelos empregados. Os resultados demonstraram que a ferramenta é capaz de reconhecer emoções com bom nível de precisão e produzir frases com consistência semântica e relevância contextual. Além disso, a pesquisa evidencia os desafios relacionados à qualidade e diversidade dos dados, bem como às questões éticas no uso de informações biométricas faciais e emocionais. O estudo contribui para o avanço de aplicações que unem inteligência artificial e automação de conteúdo digital, oferecendo uma solução inovadora para contextos pessoais e corporativos. |
| Abstract: | This work presents the development of a tool that automates the creation of sentences based on sentiment analysis and facial expression recognition. The proposed solution integrates Computer Vision and Natural Language Processing (NLP) techniques, using deep neural network algorithms to identify emotions in facial images and then generate coherent and contextually appropriate texts. For implementation, public image and sentence databases were used, allowing the training and validation of the models employed. The results demonstrated that the tool is capable of recognizing emotions with a good level of accuracy and producing sentences with semantic consistency and contextual relevance. In addition, the research highlights the challenges related to data quality and diversity, as well as ethical issues in the use of facial and emotional biometric information. The study contributes to the advancement of applications that combine artificial intelligence and digital content automation, offering an innovative solution for personal and corporate contexts. |
| Palavras-chave: | Reconhecimento facial Inteligência Artificial Análise de sentimentos Conteúdo digital |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Insitituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás |
| Sigla da Instituição: | IFG |
| metadata.dc.publisher.department: | Câmpus Inhumas |
| Citação: | MORAIS, Felipe Antonio Estacio de; HONORATO, Luis Fernando Ribeiro; MENDES, Pedro Gabriel Cunha. intitulada Ferramenta para a criação automatizada de frases com base na análise de emoções e reconhecimento da expressão facial. Inhumas: IFG Câmpus Inhumas, 2025. Trabalho de Conclusão de Curso - Bacharelado em Engenharia de Software, IFG Câmpus Inhumas, 2025. |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://repositorio.ifg.edu.br:8080/handle/prefix/2532 |
| Data do documento: | 24-Set-2025 |
| Aparece nas coleções: | Bacharelado em Engenharia de Software |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| TCC_Honorato.pdf | TCC Bacharelado em Engenharia de Software | 2,33 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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