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Il riconoscimento delle emozioni umane dalle immagini del viso basato sull'analisi testuale e sul classificatore lineare. Il riconoscimento automatico delle espressioni facciali (FER) gioca un ruolo importante nei sistemi HCI per misurare le emozioni delle persone ha dominato la psicologia collegando le espressioni a un gruppo di emozioni di base (cioè, rabbia, disgusto, paura, felicità, tristezza e sorpresa). Il sistema di riconoscimento coinvolge il rilevamento del volto, l'estrazione e la selezione delle caratteristiche e infine la classificazione. Il modulo di rilevamento del volto sarà…mehr

Produktbeschreibung
Il riconoscimento delle emozioni umane dalle immagini del viso basato sull'analisi testuale e sul classificatore lineare. Il riconoscimento automatico delle espressioni facciali (FER) gioca un ruolo importante nei sistemi HCI per misurare le emozioni delle persone ha dominato la psicologia collegando le espressioni a un gruppo di emozioni di base (cioè, rabbia, disgusto, paura, felicità, tristezza e sorpresa). Il sistema di riconoscimento coinvolge il rilevamento del volto, l'estrazione e la selezione delle caratteristiche e infine la classificazione. Il modulo di rilevamento del volto sarà utilizzato per ottenere immagini del volto, che hanno un'intensità normalizzata, sono uniformi in dimensione e forma e raffigurano solo la regione del volto. Le caratteristiche ottimali sono selezionate usando un algoritmo di minima ridondanza e massima rilevanza basato sulla mutua informazione (MI). Il metodo del quoziente di informazione reciproca (MIQ) per la selezione delle caratteristiche è adottato per selezionare le caratteristiche ottimali.
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.