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Para a realização do projeto, inicialmente realizaram-se as modificações no hardware do Mindflex de forma a se obter a leitura das ondas cerebrais. Posteriormente foi realizada a coleta de imagens formando um banco de dados com 200 imagens, sendo 100 imagens que agradam e 100 que não agradam a um usuário. Foi realizada uma análise PCA desses dados a fim de se representar os dados em um subespaço de dimensão reduzido. Desses dados 85% foram utilizados para treinamento de uma rede neural e 15% para validação. Durante a validação foi possível observar uma taxa de acerto de 80%. Na prática essa taxa varia de acordo com o ambiente em que o usuário está visualizando imagens, sua ansiedade ou estado e ainda presença de outros tipos de estímulos como barulho ou música por exemplo. Foi realizado um teste para verificar se o sistema era capaz de generalizar a seleção de imagens para diferentes usuários e nesse caso foi observada uma taxa de acerto de 64,9%, de modo que para que o sistema apresente uma taxa de acertos superior é necessário que ele seja ‘calibrado’ para outros usuários. Em outras palavras, deve-se treinar novamente a rede neural apresentando os dados do novo usuário.

Redes neurais artificiais, Classificação de padrões, Seleção de imagens