Extração de características relacionadas com postura em situações de trabalho em grupo

Abstract

A expressão facial do ser humano é um veiculo de excelência na comunicação de emoções. No entanto, o avanço no estudo das emoções mostra que as expressões ou posturas corporais têm um desempenho, no reconhecimento das emoções, semelhante ao das expressões faciais. Neste sentido, é necessário perceber, tecnologicamente, de que forma se podem extrair características da postura que permitam efetuar uma analise detalhada da mesma, percebendo as emoções associadas. O pouco avanço tecnológico nesta área deve-se à dificuldade em associar uma emoção a determinada postura, uma vez que esta avaliação não é de um domínio binário, existindo uma enorme variedade de emoções entre, por exemplo, a tristeza, alegria, entre outras. Assim, surge a necessidade de criar um sistema que permita extrair características da postura do corpo humano e gerar dados que permitam efetuar uma avaliação dessa mesma postura. Nesta dissertação, começa-se por efetuar uma contextualização com o problema existente, seguindo-se um levantamento do estado de arte relativo a sistemas computacionais existentes para deteção e classificação da postura humana, sensores de imagem e algoritmos para deteção do esqueleto. Depois disto, é apresentada a solução desenvolvida para a lacuna existente no tipo de sistemas apresentados, explicando-se todos os procedimentos efetuados, passo a passo. Por m, são apresentados os resultados conseguidos no que diz respeito às características obtidas do corpo humano (deslocações, áreas e sobreposições), através de gráficos e Heatmaps, e tiradas as conclusões necessárias para o contexto apresentado.

The facial expression of the human being is a vehicle of excellence in communicating emotions. However, advances in the study of emotions shows that the body expressions or body postures have a performance in the recognition of emotions similar to facial expressions. In this way, it is necessary to technologically understand how posture features can be extracted in order to perform a detailed analysis, perceiving associated emotions. The lack of technological advance in this area is due to the fact that it is di cult to associate an emotion with a certain posture, since this evaluation is not of a binary domain and there is a huge variety of emotions, between, for example, sadness, joy, among others. Thus, there is a need to create a system that allows to extract characteristics of the posture of the human body and generate data that allow to make an evaluation of the given posture. In this dissertation, a contextualizing of the existing problem is addressed, followed by a state-of-the-art survey of existing computer systems for human posture detection and classi cation, image sensors and algorithms for skeletal detection. After this, a solution for the existing gap in the type of presented systems is proposed, explaining all the procedures performed, step by step. Finally, the obtained results are presented regarding to the characteristics obtained from the human body (displacements, areas and overlaps), through graphs and heatmaps, and taking the necessary conclusions for the presented context.