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	<metadata ReferenceType="Conference Proceedings">
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		<citationkey>BatistaBellSilv:2018:ReM´Re</citationkey>
		<title>Regress˜ao m´ultipla com redes neurais convolucionais para estimativa conjunta da intensidade de Action Units</title>
		<format>On-line</format>
		<year>2018</year>
		<date>Oct. 29 - Nov. 1, 2018</date>
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		<size>583 KiB</size>
		<author>Batista, Júlio César,</author>
		<author>Bellon, Olga R. P.,</author>
		<author>Silva, Luciano,</author>
		<affiliation>Universidade Federal do Paraná (UFPR)</affiliation>
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		<editor>Ross, Arun,</editor>
		<editor>Gastal, Eduardo S. L.,</editor>
		<editor>Jorge, Joaquim A.,</editor>
		<editor>Queiroz, Ricardo L. de,</editor>
		<editor>Minetto, Rodrigo,</editor>
		<editor>Sarkar, Sudeep,</editor>
		<editor>Papa, João Paulo,</editor>
		<editor>Oliveira, Manuel M.,</editor>
		<editor>Arbeláez, Pablo,</editor>
		<editor>Mery, Domingo,</editor>
		<editor>Oliveira, Maria Cristina Ferreira de,</editor>
		<editor>Spina, Thiago Vallin,</editor>
		<editor>Mendes, Caroline Mazetto,</editor>
		<editor>Costa, Henrique Sérgio Gutierrez,</editor>
		<editor>Mejail, Marta Estela,</editor>
		<editor>Geus, Klaus de,</editor>
		<editor>Scheer, Sergio,</editor>
		<e-mailaddress>julio.batista@ufpr.br</e-mailaddress>
		<conferencename>Conference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)</conferencename>
		<conferencelocation>Foz do Iguaçu, PR, Brazil</conferencelocation>
		<booktitle>Proceedings</booktitle>
		<publisher>Sociedade Brasileira de Computação</publisher>
		<publisheraddress>Porto Alegre</publisheraddress>
		<documentstage>not transferred</documentstage>
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		<tertiarytype>Master's or Doctoral Work</tertiarytype>
		<keywords>análise de expressões faciais, visão computacional, redes neurais convolucionais.</keywords>
		<abstract>Este trabalho\footnote{Este artigo é baseado em uma Dissertação de Mestrado} apresenta uma rede neural convolucional (CNN - Convolutional Neural Network) para efetuar a estimativa conjunta da intensidade de \emph{Action Units} (AUs) em imagens de faces. A estimativa da intensidade de AUs é essencial durante a análise de expressões faciais. Os métodos existentes não levam em consideração a possibilidade de estimativa conjunta para vários AUs em uma face e precisam de um modelo para cada AU; métodos que fazem uso dessa informação precisam reestruturar o problema como aprendizado estruturado com grafos, aumentando a complexidade. Portanto, este trabalho propõe um modelo de regressão múltipla para realizar essa estimativa conjunta e permitir a otimização de um modelo \emph{end-to-end}. O modelo proposto foi avaliado na base BP4D (Binghamton-Pittsburgh 3D Dynamic Spontaneous Facial Expression Database), utilizada no \emph{Facial Expression Recognition and Analysis Challenge} (FERA) 2015, que possui anotações da intensidade para cinco AUs em imagens com ambiente controlado. Os resultados obtidos, na média das cinco AUs, superam os \emph{baselines} propostos e são similares ao estado-da-arte, superando-o em uma das AUs.</abstract>
		<language>pt</language>
		<targetfile>wtd-julio.pdf</targetfile>
		<usergroup>julio.batista@ufpr.br</usergroup>
		<visibility>shown</visibility>
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