Diarização de locutor em conteúdo de vídeo baseada em análise de expressão facial via aprendizado de máquina supervisionado

Basilio, Renan Fasolato

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/18244

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Silva, Geraldo Zimbrão da	-
dc.contributor.author	Basilio, Renan Fasolato	-
dc.date.accessioned	2022-08-05T21:53:24Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:00:22Z	-
dc.date.issued	2020-08	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/18244	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Aprendizado Supervisionado	pt_BR
dc.subject	Aprendizado de Máquina	pt_BR
dc.subject	Diarização de Locutor	pt_BR
dc.title	Diarização de locutor em conteúdo de vídeo baseada em análise de expressão facial via aprendizado de máquina supervisionado	pt_BR
dc.title.alternative	Speaker diarization in video content based on facial expression analysis via supervised machine learning	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.referee1	Souza, Jano Moreira de	-
dc.contributor.referee2	Almeida, Heraldo Luís Silveira de	-
dc.description.resumo	Este trabalho apresenta uma prova de conceito para um sistema diarizador baseado em uma rede neural convolucional capaz de identificar o estado de fala de um locutor a partir de um vídeo do mesmo, sem fazer uso da onda de áudio relacionada, para aplicação em casos onde esta se encontre em baixa qualidade, ruidosa, ou mesmo ausente. Para isso, é realizado um pré-processamento sobre a imagem de entrada de forma a identificar a posição da face do locutor e extrair desta suas feições principais, que servem de entrada para a rede neural. Uma arquitetura para a rede neural baseada em uma VGG, modificada para lidar com dados tridimensionais, foi construída, cuja implementação levou a um modelo com acurácia preditiva de 86.56%, resultando em uma taxa de erro de diarização de 32.5 sobre os dados de teste no melhor caso.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola Politécnica	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia de Computação e Informação

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
monopoli10031910.pdf		5.64 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record Recommend this item View Statistics

Pantheon Institutional repository