ОТЛИЧЕНИЕ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ОТ ВНЕШНИХ ХАРАКТЕРИСТИК ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭМОЦИЙ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ЛИЦА
Ключевые слова:
Local binary pattern, Histogram of Oriented Gradients, konvolutsion neyron tarmoqlari, SVM, k-NN, random forest, Haarcascads, bilateralFilterАннотация
Человек может легко определить эмоциональное состояние стоящего перед ним собеседника с помощью своих органов чувств, таких как зрение, понимание и чувство, но для компьютерных систем это очень сложное дело. Современные компьютерные технологии и системы искусственного интеллекта обеспечивают эффективные прогнозы для автоматического распознавания эмоций, но даже модели глубокого обучения, построенные на огромных наборах данных с использованием современных технологий CNN, оказались несовершенными в выявлении сложных эмоциональных состояний. В этой статье мы решим задачу определения черт лица, необходимых для правильной оценки эмоционального состояния.
Библиографические ссылки
Foydalanilgan adabiyotlar
Murugappan, M., and A. Mutawa. "Facial geometric feature extraction based emotional expression classification using machine learning algorithms." Plos one 16.2 (2021): e0247131.
F. Zhang, T. Zhang, Q. Mao and C. Xu, "Geometry Guided Pose-Invariant Facial Expression Recognition," in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 29, pp. 4445-4460, 2020, doi: 10.1109/TIP.2020.2972114.
Muruganandam, S. et al. “A Survey: Comparative study of security methods and trust manage solutions in MANET.” 2019 Fifth International Conference on Science Technology Engineering and Mathematics (ICONSTEM) 1 (2019): 125-131.
Iqbal, JL Mazher, et al. "Facial emotion recognition using geometrical features based deep learning techniques." INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS COMMUNICATIONS & CONTROL 18.4 (2023).
Yaddaden, Yacine. "An efficient facial expression recognition system with appearance-based fused descriptors." Intelligent Systems with Applications 17 (2023): 200166.
Kas, Mohamed, Y. Ruichek, and Rochdi Messoussi. "New framework for person-independent facial expression recognition combining textural and shape analysis through new feature extraction approach." Information Sciences 549 (2021): 200-220.
Bartneck, Christoph. "Affective expressions of machines." CHI’01 extended abstracts on Human factors in computing systems. 2001.
Viola, P. and M. Jones. Rapid Object Detection Using A Boosted Cascade Of Simple Features. in Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. 2001. IEEE.
Wang, Liwei, Yan Zhang, and Jufu Feng. "On the Euclidean distance of images." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 27.8 (2005): 1334-1339.
Juhong, Aniwat, and Chuchart Pintavirooj. "Face recognition based on facial landmark detection." 2017 10th Biomedical Engineering International Conference (BMEiCON). IEEE, 2017.
Luo, Shi, Xiongfei Li, and Xiaoli Zhang. "Wide aspect ratio matching for robust face detection." Multimedia tools and applications 82.7 (2023): 10535-10552.
Kurbanov Abduraxmon Alishboyevich. "Inson tanasi harakatlarini tahlil qilishda zamonaviy modellar va algoritmlarni qo‘llashni o‘rganish" Al-Farg’oniy avlodlari, no. 2, 2024, pp. 169-175. doi:10.5281/zenodo.114766561
Kurbanov A. Developing the learning experience: how affective computing systems revolutionize modern education // Universum: технические науки: электрон. научн. журн. 2024. 4(121). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/17266
Kurbanov, Abduraxmon. “Chuqur o‘rganishga asoslangan yuz tahlili: xususiyatlarni ajratib olish va his-tuyg’ularni tushunish.” Международный Журнал Теоретических и Прикладных Вопросов Цифровых Технологий (2024).
Kurbanov Abdurahmon Alishboyevich. Methods of evaluating a person’s emotional state based on the analysis of textual data. // Journal of actual problems of modern science, education and training, pp 32-40. 2023.
KURBANOV A.A. Multimodal emotion recognition: a comprehensive survey with deep learning. // Journal of Research and Innovation, pp. 43-47. 2023
Kurbanov Abdurahmon Alishboyevich. A Methodological Approach to Understanding Emotional States Using Textual Data. // Journal of Universal Science Research. 2023
Kurbanov Abdurahmon. AI MODELS OF AFFECTIVE COMPUTING. / International Conference of Contemporary Scientific and Technical Research. 2023.
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2024 Abduraxmon Kurbanov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
