Reconhecimento de expressões faciais de alunos com CNN

Orientador: Prof. Dr. Rodrigo Clemente Thom de Souza.Monografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Campus de Jandaia do Sul., Curso de Graduação em Licenciatura em Computação.Inclui referênciasResumo : Reconhecer as emoções dos alunos é fundamental para qualquer sistema educacional, pois permite projetar melhores estratégias de ensino e aprendizagem. Identificar as emoções pode ser uma tarefa simples para os humanos, entretanto, se torna uma tarefa complexa para as máquinas. Avanços recentes em computação afetiva, em inglês Affective Computing (AC), e visão computacional estão permitindo que máquinas percebam as express ões faciais humanas e consigam reconhecer as emoções a partir delas. A AC visa tornar as máquinas sensíiveis as emoções humanas, utilizando, para isso, o reconhecimento de emoções. O reconhecimento de emoções visa identificar as emoções humanas, principalmente, por meio das expressões faciais. O reconhecimento das emoções baseado em expressões faciais pode ser realizado através de algoritmos de aprendizagem profunda conhecidos como Redes Neurais Convolucionais, em inglês Convolutional Neural Network(CNN). AsCNN são modelos de aprendizagem profunda aplicáveis a diversos problemas de visão computacional, dentre eles, temos o reconhecimentode emoções faciais baseado em classificação de imagens. Recentemente, uma técnica de aprendizagem de máquina conhecida como transferência de aprendizagem, em inglês Transfer Learning (TL), têm prometido ajudar no desempenho dos modelos de CNN em diversas tarefas. Diante disso, o presente trabalho visa avaliar o desempenho de modelos de CNN com TL aplicado ao problema de reconhecimento de expressões faciais. Como melhor resultado, obtivemos o desempenho de 65% de acurácia com o modelo VGG16

Reconhecimento de expressões faciais de alunos com CNN

Orientador: Prof. Dr. Rodrigo Clemente Thom de Souza.Monografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Campus de Jandaia do Sul., Curso de Graduação em Licenciatura em Computação.Inclui referênciasResumo : Reconhecer as emoções dos alunos é fundamental para qualquer sistema educacional, pois permite projetar melhores estratégias de ensino e aprendizagem. Identificar as emoções pode ser uma tarefa simples para os humanos, entretanto, se torna uma tarefa complexa para as máquinas. Avanços recentes em computação afetiva, em inglês Affective Computing (AC), e visão computacional estão permitindo que máquinas percebam as express ões faciais humanas e consigam reconhecer as emoções a partir delas. A AC visa tornar as máquinas sensíiveis as emoções humanas, utilizando, para isso, o reconhecimento de emoções. O reconhecimento de emoções visa identificar as emoções humanas, principalmente, por meio das expressões faciais. O reconhecimento das emoções baseado em expressões faciais pode ser realizado através de algoritmos de aprendizagem profunda conhecidos como Redes Neurais Convolucionais, em inglês Convolutional Neural Network(CNN). AsCNN são modelos de aprendizagem profunda aplicáveis a diversos problemas de visão computacional, dentre eles, temos o reconhecimentode emoções faciais baseado em classificação de imagens. Recentemente, uma técnica de aprendizagem de máquina conhecida como transferência de aprendizagem, em inglês Transfer Learning (TL), têm prometido ajudar no desempenho dos modelos de CNN em diversas tarefas. Diante disso, o presente trabalho visa avaliar o desempenho de modelos de CNN com TL aplicado ao problema de reconhecimento de expressões faciais. Como melhor resultado, obtivemos o desempenho de 65% de acurácia com o modelo VGG16

International Nosocomial Infection Control Consortiu (INICC) report, data summary of 43 countries for 2007-2012. Device-associated module

We report the results of an International Nosocomial Infection Control Consortium (INICC) surveillance study from January 2007-December 2012 in 503 intensive care units (ICUs) in Latin America, Asia, Africa, and Europe. During the 6-year study using the Centers for Disease Control and Prevention's (CDC) U.S. National Healthcare Safety Network (NHSN) definitions for device-associated health care–associated infection (DA-HAI), we collected prospective data from 605,310 patients hospitalized in the INICC's ICUs for an aggregate of 3,338,396 days. Although device utilization in the INICC's ICUs was similar to that reported from ICUs in the U.S. in the CDC's NHSN, rates of device-associated nosocomial infection were higher in the ICUs of the INICC hospitals: the pooled rate of central line–associated bloodstream infection in the INICC's ICUs, 4.9 per 1,000 central line days, is nearly 5-fold higher than the 0.9 per 1,000 central line days reported from comparable U.S. ICUs. The overall rate of ventilator-associated pneumonia was also higher (16.8 vs 1.1 per 1,000 ventilator days) as was the rate of catheter-associated urinary tract infection (5.5 vs 1.3 per 1,000 catheter days). Frequencies of resistance of Pseudomonas isolates to amikacin (42.8% vs 10%) and imipenem (42.4% vs 26.1%) and Klebsiella pneumoniae isolates to ceftazidime (71.2% vs 28.8%) and imipenem (19.6% vs 12.8%) were also higher in the INICC's ICUs compared with the ICUs of the CDC's NHSN