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In dieser Arbeit schlagen wir ein System zur Erkennung menschlicher Emotionen mit Hilfe eines Hidden Markov Models vor. Die Erkennung von Herzfrequenz und Emotionen im Gesicht ist eine schwierige Aufgabe. In dieser Arbeit haben wir eine Technik vorgeschlagen, die eine bestimmte Gesichtsemotion, z.B. Angst, mit Hilfe eines Hidden Markov Modells erkennt. Der Einsatz dieser vorgeschlagenen Technik dient der Verbesserung des Überwachungsrahmens im medizinischen Bereich, indem das Gesicht des Patienten analysiert und dargestellt wird. Die vorgeschlagenen HMM-Modelle arbeiten gut mit dem Video, da sie die räumlichen und zeitlichen Bereiche der Videos verarbeiten. Das Ergebnis des Projekts ist die Herzfrequenz- und Rötlichkeitsskala. Je röter das Gesicht ist, desto mehr ändert sich, dass die Person eine Lüge spricht.