Identificação de estados emocionais para gradação automática de bem-estar

Abstract

RESUMO: Os avanços tecnológicos na área de saúde e nutrição vêm permitindo maior longevidade aos seres humanos. Assim, o número de idosos no mundo tende a ser 20% de toda a população mundial antes de 2030. Estudos relacionados ao conceito de Casa Inteligente para a Saúde (do inglês, Health Smart Home – HSH) já relatam resultados positivos em temas voltados para os cuidados de idosos. Por outro lado, há evidências na literatura de que a ocorrência de emoções positivas percebidas por uma pessoa confere a ela melhor qualidade de vida, enquanto que pessoas que frequentemente experimentam emoções negativas estão mais propensas a doenças. Além disso, é conhecido que o ambiente interfere em níveis de calma e estresse, onde as principais variáveis relacionadas ao ambiente são luminosidade, nível de ruído sonoro e temperatura. Mais ainda, estudos mostram que as emoções podem ser percebidas por meio da atividade cerebral, em especial as emoções positivas e negativas. Tendo em vista estas informações, este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de coleta de dados e gradação automática do estado emocional de um indivíduo, no intuito de identificar seu bem-estar. Para isso, são coletados sinais de eletroencefalograma (EEG), frequência cardíaca, juntamente com a coleta de sinais do ambiente, como temperatura, luminosidade e nível de ruído. A avaliação do sinal de EEG forma a base do sistema de classificação de bem-estar. Os resultados mostraram ser possível a gradação dos estados emocionais POSITIVO e NEGATIVO em 68,8% usando um algoritmo k-NN, em 75,0% usando um algoritmo especialista baseado em regras. Novas perspectivas futuras podem explorar o uso de Redes Neurais e Máquinas de Vetores-Suporte.