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Il riconoscimento delle emozioni dall’espressione facciale nei settori Healthcare ed Education-Learning: scenario tecnologico = The recognition of emotions from facial expression in the Healthcare and Education-Learning sectors: technological scenario

Federico Porcu

Il riconoscimento delle emozioni dall’espressione facciale nei settori Healthcare ed Education-Learning: scenario tecnologico = The recognition of emotions from facial expression in the Healthcare and Education-Learning sectors: technological scenario.

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

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Abstract:

Le analisi brevettuali forniscono una panoramica su uno specifico settore e permettono di esaminare l’evoluzione, nel tempo, di un determinato ambito tecnologico. Aiutano a capire chi sono i principali innovatori, consentendo la valutazione del proprio portafoglio brevettuale, e quali possono essere gli sviluppi futuri di un preciso settore. Inoltre, permettono di riconoscere i punti di forza di un Paese sotto il profilo innovativo. Tutto ciò è possibile grazie alla vasta letteratura brevettuale presente nelle varie banche dati di tutto il mondo. La letteratura brevettuale è una delle più grandi fonti di informazione pubblica presente nel mondo tecnico-ingegneristico ed è proprio tale fonte documentale a possedere un grande valore strategico sotto vari punti di vista: tecnico, economico e legale. Lo scopo di questa tesi è quello di analizzare la tecnologia del riconoscimento dell’emozioni dell’espressione facciale, e tramite l’analisi brevettuale, capire quali sono le tendenze più rilevanti, focalizzandosi su due settori ben distinti, quello dell’healthcare e quello dell’education e learning. Per far ciò, è stato utilizzato un criterio di ricerca tramite query, grazie alle quali è stato possibile interrogare la banca dati brevettuale scelta per quest’analisi. Recentemente, i sistemi basati sul Machine Learning stanno sviluppando una crescente popolarità, in particolar modo nell’ambito della robotica e dei computer, in quanto sono in grado di analizzare e interpretare una grande quantità di dati. Di conseguenza, anche l’industria del riconoscimento delle emozioni sta attraversando un periodo di crescita significativa, grazie, soprattutto, alla notevole quantità di dati che si posseggono oggigiorno e che possono essere utilizzati per addestrare l’algoritmo, rendendolo sempre più preciso e accurato. L’elaborato è strutturato nel seguente modo: nel primo capitolo vengono fornite al lettore le conoscenze teoriche su cui si basa la tecnologia. Sono riportate le teorie più rilevanti riguardanti il riconoscimento delle emozioni tramite l’espressione facciale, tecnologia su cui si focalizza l’intero elaborato, riportando i punti di vista di diversi studiosi. Inoltre, viene descritta la tecnologia presa in esame, analizzando nel dettaglio la struttura ed esaminando il funzionamento del riconoscimento delle emozioni. Completa il capitolo una breve analisi sul mercato del riconoscimento delle emozioni. All’inizio del secondo capitolo, è introdotto l’oggetto della ricerca, ossia il brevetto. In questo paragrafo non vi è una descrizione approfondita di tutti gli aspetti che riguardano l’oggetto del brevetto, ma vengono fornite le informazioni necessarie per capire il lavoro svolto in questa tesi. Nei paragrafi successivi è descritto il metodo utilizzato per la ricerca brevettuale e i dati acquisiti. Nel capitolo successivo, inizialmente, tramite la creazione di diverse query, è introdotta una rassegna delle diverse tecnologie presenti oggigiorno nel mercato del riconoscimento delle emozioni. Successivamente, sono commentati i risultati ottenuti grazie alle analisi e all’elaborazione dei dati, mettendo in risalto gli elementi più significativi, tramite l’aiuto di grafici e tabelle. Infine, nel capitolo conclusivo, è presente un riepilogo del lavoro svolto.

Relatori: Federico Caviggioli, Federica Marcolin
Anno accademico: 2020/21
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 110
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/19386
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