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O reconhecimento da emoção humana a partir de imagens de rosto baseadas em análise textural e classificador linear. O reconhecimento automático de expressões faciais (FER) desempenha um papel importante nos sistemas de HCI para medir as emoções das pessoas tem dominado a psicologia ao ligar expressões a um grupo de emoções básicas (i.e., raiva, nojo, medo, felicidade, tristeza e surpresa). O sistema de reconhecimento envolve detecção facial, extração e seleção de características e, finalmente, classificação. O módulo de detecção facial será utilizado para obter imagens faciais, que têm…mehr

Produktbeschreibung
O reconhecimento da emoção humana a partir de imagens de rosto baseadas em análise textural e classificador linear. O reconhecimento automático de expressões faciais (FER) desempenha um papel importante nos sistemas de HCI para medir as emoções das pessoas tem dominado a psicologia ao ligar expressões a um grupo de emoções básicas (i.e., raiva, nojo, medo, felicidade, tristeza e surpresa). O sistema de reconhecimento envolve detecção facial, extração e seleção de características e, finalmente, classificação. O módulo de detecção facial será utilizado para obter imagens faciais, que têm intensidade normalizada, são uniformes em tamanho e forma e retratam apenas a região do rosto. As características óptimas são seleccionadas utilizando um algoritmo de redundância mínima e máxima relevância com base em informação mútua (MI). O método do quociente de informação mútua (MIQ) para a selecção de características é adoptado para seleccionar as características óptimas.
Autorenporträt
Dr. K. Prasanthi Jasmine, Professor in the Department of Electronics and Communication Engineering, Andhra Loyola Institute of Engineering and Technology, Vijayawada. Pursued her Doctorate (Ph.D) from Andhra University with specialization in Image Processing and M. Tech from Osmania University. She has a professional experience of 20 years.