@MASTERSTHESIS{ 2019:97968411,
 	title = {Reconhecimento facial e FNIRS para a detec??o de tra?os de emo??o aplicados a jogos s?rios},
 	year = {2019},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8452",
 	abstract = "O desempenho no aprendizado de escolares est? diretamente ligado ao bem-estar do mesmo, o que consolida a necessidade da cria??o de ferramentas capazes de observar tra?os de emo??o durante o desenvolvimento de atividades espec?ficas. Aliando jogos educacionais ? observa??o de emo??es, pode-se garantir que as atividades de aprendizado sejam mais prazerosas, melhorando a efici?ncia dos escolares.
 Para observar tra?os de emo??es, deve-se evoc?-las atentando para que estas estejam em destaque para a metodologia utilizada para a observa??o. Nesta pesquisa, usam-se duas formas de observa??o dos tra?os de emo??o: micro express?es faciais e resposta hemodin?micas do c?rtex cerebral. Na busca de evid?ncias de emo??es, utilizam-se m?todos e protocolos de evoca??o dos tra?os de emo??es, onde s?o utilizadas imagens fortes, respons?veis por provocar rea??es emocionais. Com a constru??o de um paradigma, pode-se observar a influ?ncia da sequ?ncia das imagens, usadas no exame, na varia??o de resposta das percep??es emocionais.Foram observadas emo??es positivas, negativas e neutras, relacionando-as aos tra?os de express?o. O estudo se limita a diferenciar estas tr?s emo??es, que s?o poss?veis de se distinguir a partir de an?lise fisiol?gica. Para tanto, utilizaram-se c?meras e sensores ?ticos, respectivamente, para reconhecer micro express?es da face e respostas hemodin?micas corticais. Estas emo??es foram classificados a partir de um m?todo de intelig?ncia artificial cuja entrada s?o os tra?os emocionais. Este m?todo cria um conjunto de padr?es de respostas para cada uma das emo??es, classificando a emo??o atual do participante.
 A possibilidade de gerar ?ndices emocionais para uma atividade fim, amplia em muito o ensino de jogos s?rios, mas tamb?m fortalece o uso deste m?todo de reconhecimento em outras aplica??es. A partir da uni?o das duas metodologias de reconhecimentos fisiol?gicos, obteve-se um m?todo robusto de classifica??o das emo??es, com taxa de 77,2% de acerto.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}