Aplicação para reconhecimento dinâmico de emoções em ambientes virtuais de aprendizagem
Bibliographic record
Abstract
Este artigo descreve um sistema de reconhecimento dinâmico das sete emoções básicas (alegria, surpresa, raiva, medo, desgosto, tristeza e neutra) para ambientes de educação à distância. Para isto, a detecção das expressões faciais foi feita através da inserção de pontos na face tendo como base as unidades de movimento. Após a extração de características na face encontrada, foi utilizada a técnica Árvore de Decisão para a classificação precisa das emoções. A ferramenta desenvolvida foi integrada ao Moodle podendo ser acessada também por dispositivos móveis. O reconhecimento das emoções foi testado e validado com imagens estáticas e vídeos gerados da base de dados Cohn-Kanade. Os resultados obtidos foram satisfatórios para todas as emoções, atingido um percentual geral de 86,4% de acurácia.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".