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Dans cet article, nous proposons un système de reconnaissance des émotions humaines utilisant un modèle de Markov caché. La détection du rythme cardiaque et de l'émotion du visage est une tâche difficile. Dans cet article, nous avons proposé une technique qui permet de reconnaître une émotion faciale spécifique, à savoir l'anxiété, en utilisant un modèle de Markov caché. L'utilisation de cette technique proposée vise à améliorer le cadre de surveillance dans le domaine médical, en analysant et en rendant le visage du patient. Les modèles HMM proposés fonctionnent bien avec la vidéo car ils…mehr

Produktbeschreibung
Dans cet article, nous proposons un système de reconnaissance des émotions humaines utilisant un modèle de Markov caché. La détection du rythme cardiaque et de l'émotion du visage est une tâche difficile. Dans cet article, nous avons proposé une technique qui permet de reconnaître une émotion faciale spécifique, à savoir l'anxiété, en utilisant un modèle de Markov caché. L'utilisation de cette technique proposée vise à améliorer le cadre de surveillance dans le domaine médical, en analysant et en rendant le visage du patient. Les modèles HMM proposés fonctionnent bien avec la vidéo car ils traitent les régions spatiales et temporelles des vidéos. Le résultat du projet est l'échelle de fréquence cardiaque et de rougeur. Plus la rougeur du visage est importante, plus il y a de chances que la personne dise des mensonges.
Autorenporträt
Bhawana Dwivedi, M.Tech: Tecnologia e Aplicação Informática