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En este trabajo proponemos un sistema de reconocimiento de emociones humanas utilizando un modelo de Markov oculto. La detección de la frecuencia cardíaca y la emoción de la cara es una tarea difícil. En este artículo, proponemos una técnica que reconoce la emoción facial específica, es decir, la ansiedad, utilizando un modelo de Markov oculto. La utilización de esta técnica propuesta es para mejorar el marco de monitoreo en el campo médico, mediante el análisis y la representación de la cara del paciente. Los modelos HMM propuestos funcionan bien con el vídeo, ya que procesan las regiones…mehr

Produktbeschreibung
En este trabajo proponemos un sistema de reconocimiento de emociones humanas utilizando un modelo de Markov oculto. La detección de la frecuencia cardíaca y la emoción de la cara es una tarea difícil. En este artículo, proponemos una técnica que reconoce la emoción facial específica, es decir, la ansiedad, utilizando un modelo de Markov oculto. La utilización de esta técnica propuesta es para mejorar el marco de monitoreo en el campo médico, mediante el análisis y la representación de la cara del paciente. Los modelos HMM propuestos funcionan bien con el vídeo, ya que procesan las regiones espaciales y temporales de los vídeos. El resultado del proyecto es la frecuencia cardíaca y la escala de enrojecimiento. Cuanto más rojiza es la cara, más cambia que la persona esté diciendo una mentira.
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Autorenporträt
Bhawana Dwivedi, M.Tech: Tecnologia e Aplicação Informática