Abstract.

A expressão de emoções por meio de expressões
faciais é fundamental na comunicação humana
não-verbal. A identificação dessas expressões é
comum para os seres humanos, mas desenvolver mecanismos
computacionais para reconhecer efetivamente
expressões faciais humanas a partir de imagens e vídeos
é ainda uma tarefa desafiadora, sujeita a ambiguidades.
Para abordar esses desafios, vários datasets
de imagens de expressões faciais humanas foram propostos
para treinar modelos de reconhecimento. Este
artigo apresenta uma análise exploratória e estatística
do dataset MIGMA, construído a partir de imagens
estáticas de alta resolução de 320 participantes. O dataset
considera 7 expressões faciais e foi construído
considerando a miscigenação e o uso de instrumentos
psiquiátricos. O objetivo é investigar as correlações
estatísticas entre expressões faciais médias e
os instrumentos psiquiátricos. Modelos de reconhecimento
de expressão foram implementados, juntamente
com algoritmos de clusterização, para realizar análises
estatísticas. Os resultados indicam a influência dos
emoji’s usados nas coletas e identificam as expressões
faciais mais regulares e ambíguas. Correlações fracas
foram observadas entre as expressões faciais médias e
os dados dos instrumentos, postulando algumas hipóteses
em termos da necessidade de uso de informação
em vídeo, ou evidenciando a complexidade natural e
intrínseca do problema.