Análise de Desempenho e Efetividade de Redes Neurais Convolucionais em Plataformas de GPU e CPU Aplicadas ao Reconhecimento de Emoções Através de Expressões Faciais em Seres Humanos - Heck, Leandro; Künas, Cristiano; Padoin, Edson (Anais Estendidos do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2020: Anais Estendidos do XXI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2020)
Considerando o crescente interesse no campo da interação humanocomputador e que essa iteração vem se tornando algo cada vez mais natural e social, juntamente com o aumento da capacidade computacional proporcionada por GPUs e CPUs, áreas como reconhecimento de emoções tem se mostrado ser de grande interesse e relevância pela comunidade cientiﬁca. Porém, mesmo com diversos trabalhos realizados, detectar e reconhecer emoções computacionalmente e com a mesma facilidade que humanos reconhecem ainda é um problema relevante a ser explorado. Para tal, buscando explorar esse tema, este trabalho adotou a utilização de Redes Neurais Artiﬁciais (RNA) Convolucionais na realização do reconhecimento das emoções em humanos a partir de expressões faciais. Os resultados demonstraram que, com o treinamento de uma RNA em GPUs, foi possível reduzir o tempo computacional em até 89% e aumentar a acurácia para 65%.