Sentimentor: um aplicativo para detecção do estado emocional de usuários
| dc.contributor.advisor | Silva, Ismael Santana | |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/8709923026833394 | |
| dc.contributor.author | Barbosa, Mateus Lemos de Freitas | |
| dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/0524058299407494 | |
| dc.contributor.referee | Silva, Ismael Santana | |
| dc.contributor.referee | Kupsch, Daniela Cristina Cascini | |
| dc.contributor.referee | Batista, Natália Cosse | |
| dc.date.accessioned | 2026-08-31T16:14:10Z | |
| dc.date.available | 2026-08-31T16:14:10Z | |
| dc.date.issued | 2026-06-10 | |
| dc.description.abstract | O presente trabalho descreve o desenvolvimento do Sentimentor, uma aplicação multipla taforma (desktop e dispositivos móveis) destinada à integração de dados de autorrelato emocional com a análise automática de expressões faciais. O projeto teve como obje tivo desenvolver uma ferramenta capaz de coletar informações subjetivas por meio de instrumentos psicométricos validados e combiná-las com dados objetivos obtidos pela captura de imagens faciais, utilizando técnicas de Aprendizado de Máquina para inferir estados emocionais em tempo real. A solução foi implementada com as tecnologias React Native e FastAPI. O sistema permite que usuários respondam a instrumentos como a Perceived Stress Scale (PSS), o Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) e o WHO 5 Well-Being Index. Para administradores, a ferramenta oferece uma visualização das respostas dos usuários que responderam o formulário e a pontuação calculada, incluindo um gráfico com a distribuição das emoções detectadas durante cada sessão de uso. A principal contribuição do trabalho consiste na proposição de uma abordagem híbrida para avaliação emocional, combinando medidas de questionários e emoções inferidas de imagens faciais, a fim de mitigar limitações de questionários tradicionais. Além disso, a disponibilização do código-fonte busca fomentar pesquisas em computação afetiva e saúde mental, facilitando a integração de novos modelos de visão computacional e reduzindo o esforço de desenvolvimento em estudos futuros. | |
| dc.description.abstractother | This paper describes the development of Sentimentor, a cross-platform application (desktop and mobile devices) designed to integrate emotional self-report data with automatic facial expression analysis. The project aimed to develop a tool capable of collecting subjective information through validated psychometric instruments and combining it with objective data obtained by capturing facial images, using Machine Learning techniques to infer emotional states in real time. The solution was implemented using React Native and FastAPI technologies. The system allows users to respond to instruments such as the Perceived Stress Scale (PSS), the Positive and Negative Affect Schedule (PANAS), and the WHO-5 Well-Being Index. For administrators, the tool offers a visualization of the responses from users who completed the form and their calculated scores, including a chart displaying the distribution of emotions detected during each usage session. The main contribution of this work consists of proposing a hybrid approach for emotional assessment, combining questionnaire measures with emotions inferred from facial images in order to mitigate the limitations of traditional questionnaires. Furthermore, making the source code available aims to foster research in affective computing and mental health, facilitating the integration of new computer vision models and reducing the development effort in future studies. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/2938 | |
| dc.language.iso | pt | |
| dc.publisher | Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Departamento de Computação | |
| dc.publisher.initials | CEFET-MG | |
| dc.subject | Reconhecimento facial (Computação) | |
| dc.subject | Emoções | |
| dc.subject | Aprendizado do computador | |
| dc.subject | Saúde mental | |
| dc.subject | Psicometria | |
| dc.title | Sentimentor: um aplicativo para detecção do estado emocional de usuários | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso da Graduação |