dissertação
Uso de realidade virtual e do eletroencefalograma na classificação de emoções
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ODS 17: Parcerias e meios de implementação
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Dados abertos
Resumo
Em um contexto global de crescente interesse pela integração de tecnologias imersivas e neurofisiológicas, a literatura tem investigado amplamente o uso da Realidade Virtual (RV) e da Eletroencefalografia (EEG) como uma abordagem inovadora para o monitoramento de estados emocionais. Nesse contexto, foi conduzida inicialmente uma revisão sistemática da literatura, orientada pelos critérios PRISMA, com o objetivo de identificar evidências recentes sobre a aplicação integrada dessas tecnologias. Em seguida, este estudo analisou sinais eletroencefalográficos e investigou a relação entre padrões neurais e estados emocionais de usuários durante a exposição a diferentes cenários de RV. Na etapa experimental, foram coletados sinais de EEG de participantes durante a imersão em ambientes virtuais com diferentes níveis de estímulos sensoriais. Os dados obtidos foram submetidos ao préprocessamento e, posteriormente, à extração de características relevantes, incluindo informações provenientes das bandas de frequência associadas às respostas emocionais. A interpretação dos dados foi realizada por meio da análise dos padrões neurofisiológicos observados nas diferentes condições experimentais, permitindo identificar variações relacionadas a estados como relaxamento, excitação e estresse. Diferentemente de abordagens baseadas em adaptação dinâmica em tempo real, o presente estudo adota um modelo de processamento offline, no qual os dados são analisados posteriormente à coleta, proporcionando maior controlo metodológico e contribuindo para uma análise mais detalhada das respostas emocionais em ambientes imersivos. Os resultados obtidos contribuem para a compreensão da relação entre sinais de EEG e experiências em Realidade Virtual, oferecendo subsídios para futuras aplicações voltadas ao monitoramento emocional e ao desenvolvimento de sistemas baseados na integração entre RV e EEG.
Abstract
In the context of the growing global interest in the integration of immersive and neurophysiological technologies, the literature has extensively investigated the use of Virtual Reality (VR) and Electroencephalography (EEG) as an innovative approach to monitoring emotional states. In this context, a systematic literature review was initially conducted following the PRISMA guidelines to identify recent evidence regarding the integrated application of these technologies. Subsequently, this study analyzed electroencephalographic signals and investigated the relationship between neural patterns and users' emotional states during exposure to different VR scenarios. In the experimental stage, EEG signals were collected from participants during immersion in virtual environments with varying levels of sensory stimulation. The collected data were subjected to preprocessing, followed by the extraction of relevant features, including information derived from frequency bands associated with emotional responses. Data interpretation was performed through the analysis of neurophysiological patterns observed under the different experimental conditions, enabling the identification of variations related to states such as relaxation, arousal, and stress. Unlike approaches based on real-time dynamic adaptation, the present study adopts an offline processing model, in which the data are analyzed after acquisition, providing greater methodological control and enabling a more detailed analysis of emotional responses in immersive environments. The results contribute to a better understanding of the relationship between EEG signals and Virtual Reality experiences, providing a foundation for future applications focused on emotional monitoring and the development of systems based on the integration of VR and EEG.
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Redes de Computadores
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PAIVA, Hermenegildo Woropo Albino. Uso de realidade virtual e do eletroencefalograma na classificação de emoções. 2026. 129 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2026.
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