Algoritmos de deteção de comportamento de indivíduos com autismo: análise comparativa

Abstract

A elevada prevalência de doenças relacionadas com o autismo e a necessidade de descoberta desta patologia de difícil diagnóstico e convivência, levou a que seja imprescindível o desenvolvimento de mecanismos de deteção e avaliação da atividade de pacientes. Esta tese tem como principal objetivo colmatar estas necessidades. Os algoritmos testados são direcionados à melhoria da monitorização de doentes com autismo e com necessidades especiais. Estes têm como principal objetivo a utilização numa casa direcionada à terapia e convivência de doentes com autismo. Através destas técnicas será possível melhorar a qualidade de vida dos pacientes e responder a emergências que possam surgir. Os dados provenientes de sensores como a câmara Kinect vão servir para detetar movimentos estereotipados característicos de doenças do espectro do autismo. Assim podem ser monitorizadas atividades anormais e por consequência antecipar algum tipo de anomalia. Por outro lado será possível avaliar a evolução do doente ao longo de uma série de tratamentos e terapias. Neste projeto foi avaliada a performance de vários algoritmos de deteção e avaliação de movimentos adaptados às necessidades presentes. Foi também conduzido um estudo sobre as tecnologias de reconhecimento de expressões faciais e identificação de pessoas pela face. Os algoritmos foram testados com movimentos de pessoas sem doenças do espetro do autismo devido à maior facilidade de trabalhar neste contexto. Posteriormente transpõem-se as tecnologias para onde forem necessárias.