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Riconoscimento delle emozioni tramite lo studio del volto umano

Julius Wesley Gallo

Riconoscimento delle emozioni tramite lo studio del volto umano.

Rel. Federica Marcolin, Federico Caviggioli. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2021

Abstract:

La presente tesi pone l’obiettivo di analizzare le emozioni umane attraverso lo studio del volto in quanto rappresentano uno tra i più potenti e naturali mezzi di comunicazione tra gli individui. Esse sono state oggetto di studio da parte di diversi scienziati come Darwin che ne analizzarono le loro interazioni sia nel mondo animale che tra umani stessi, per poi essere riprese da Ekman il quale ne approfondì gli studi attraverso una ricerca interculturale tramite diverse forme di civiltà per poter attestare l’ esistenza di emozioni dette primarie, che provano l’ universalità di queste manifestazioni emotive a prescindere dal contesto socio-culturale di provenienza. Ekman e Friesen svilupparono il Facial Action Coding System (FACS) un potente mezzo per misurare e classificare l’attività facciale tramite unità d’azione (AU) rappresentate dalle combinazioni dei movimenti del volto attraverso il movimento della muscolatura. L’ importanza di tale analisi svolge un’ importante ruolo sia sullo studio per quanto riguarda l’ emotional marketing nella quale viene utilizzata l’ emozione del consumatore per conquistarne l’ interesse e influenzarlo negli acquisti futuri, sia per quanto riguarda l’ applicazione in ambito di sicurezza pubblica tramite la creazione di interfacce uomo-macchina che tutt’ ora nonostante i risultati raggiunti dalla comunità scientifica non risulta essere pienamente efficiente tanto da affidarsi a dispositivi completamente indipendenti dalla supervisione umana.

Relatori: Federica Marcolin, Federico Caviggioli
Anno accademico: 2020/21
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 59
Informazioni aggiuntive: Tesi secretata. Fulltext non presente
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE
Aziende collaboratrici: NON SPECIFICATO
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/17713
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