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Desafio BB Experimente de Computação Afetiva

Qual desafio

Desenvolver um algoritmo de análise de sentimentos a partir de imagens faciais de brasileiros utilizando Inteligência Artificial e Processamento de Imagens.

Como acessar

1. Acesse o link da Plataforma Analítica. Entre com chave e senha do SISBB:

2. Selecione no menu lateral a opção Projetos -> Novo Projeto:

3. Selecione a opção que permite uso do pip:

4. Dê um nome ao seu projeto e clique em Salvar:

5. Aguarde até que o estado do projeto esteja Ativo (cerca de 2 minutos) e clique no botão Abrir que irá aparecer:

6. Será aberto editor Jupyter Lab. Crie um notebook clicando no ícone Python 3, na aba Launcher:

7. Você pode instalar as bibliotecas necessárias com o comando

!pip install <biblioteca> --user

e teclando Ctrl+Enter na célula.

Exemplo:

Aonde consigo materiais para me ajudar

É possível encontrar materiais de apoio no site da OpenCV (https://opencv.org/) e no site da Dlib (http://dlib.net). No site da OpenCV pode-se encontrar algoritmos de detecção facial, por exemplo em https://docs.opencv.org/3.4/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html, ou em sites de terceiros como https://towardsdatascience.com/face-detection-in-2-minutes-using-opencv-python-90f89d7c0f81, que serão necessários para detectar as faces nas imagens.

No site da dlib pode-se também detectar faces e pontos "especiais" (canto dos olhos, da boca, etc.) a fim de determinar se a pessoa está sorrindo, por exemplo (vide http://dlib.net/face_landmark_detection.py.html).

Vale consultar o Google!

A base de imagens faciais de brasileiros para a configuração/treinamento de seu método está disponível na Plataforma Analítica. Cada pessoa da base possui uma pasta com cinco imagens, cada uma delas contendo uma imagem facial exibindo um dos 5 principais sentimentos a ser analisados: neutro, feliz, triste, surpreso e bravo. As imagens de cada indivíduo já estão nomeadas nesta ordem para facilitar sua identificação, por exemplo, a imagem "s001-00_img.bmp" ilustra a pessoa s001 com a face neutra; a imagem "s001-01_img.bmp" ilustra a pessoa s001 com a face feliz; a "s001-02_img.bmp" com a face triste; a "s001-03_img.bmp" com a face surpresa; e a "s001-04_img.bmp" com a face brava.

Utilizem a imaginação e as bibliotecas disponibilizadas para extrair as melhores características e classificar o máximo de imagens corretamente.

Obs: A base de dados fornecida é exclusivamente para pesquisa. Não a utilize para fins comerciais.

Aonde e como entregar

Ao final, juntamente com seu código, você deverá entregar, na Plataforma Analítica, um binário que receba uma imagem e gere uma saída inteira representando a emoção facial na imagem: 0-neutra; 1-feliz; 2-triste; 3-surpreso; e 4-bravo. Testaremos seu código e binário em outra bases de imagens faciais brasileiras com as mesmas expressões faciais para vermos quão robusto é seu método e divulgaremos o resultado também na Plataforma.

Bom trabalho!