Fugu-MT 論文翻訳(概要): Emotion Detection using Image Processing in Python

論文の概要: Emotion Detection using Image Processing in Python

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00659v1
Date: Tue, 1 Dec 2020 17:34:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-31 01:30:51.863742
Title: Emotion Detection using Image Processing in Python
Title（参考訳）: Pythonにおける画像処理を用いた感情検出
Authors: Raghav Puri, Archit Gupta, Manas Sikri, Mohit Tiwari, Nitish Pathak, Shivendra Goel
Abstract要約: Python (2.7)、OpenCV (Open Source Computer Vision Library)、NumPyを使って実装されている。本研究の目的は、画像を分析し、人物の表情を予測するシステムを開発することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6604761303853881
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, user's emotion using its facial expressions will be detected. These expressions can be derived from the live feed via system's camera or any pre-exisiting image available in the memory. Emotions possessed by humans can be recognized and has a vast scope of study in the computer vision industry upon which several researches have already been done. The work has been implemented using Python (2.7, Open Source Computer Vision Library (OpenCV) and NumPy. The scanned image(testing dataset) is being compared to the training dataset and thus emotion is predicted. The objective of this paper is to develop a system which can analyze the image and predict the expression of the person. The study proves that this procedure is workable and produces valid results.
Abstract（参考訳）: 本研究では,表情を用いたユーザの感情を検出する。これらの表現は、システムのカメラまたはメモリで利用可能な既存のイメージを介してライブフィードから導出することができる。人間による感情は認識でき、コンピュータビジョン業界ではいくつかの研究がすでに行われている広い範囲で研究されている。 Python (2.7)、OpenCV (Open Source Computer Vision Library)、NumPyを使って実装されている。スキャンされた画像(テストデータセット)をトレーニングデータセットと比較することにより、感情を予測する。本研究の目的は,画像を解析し,その人物の表情を予測するシステムを開発することである。この研究は、この手順が動作可能であり、有効な結果をもたらすことを証明している。

関連論文リスト

Seeing the Unseen: Visual Common Sense for Semantic Placement [71.76026880991245]
画像が与えられたら、視覚システムは、その物体が置かれたり、人間によって配置される可能性がある画像の意味論的に意味のある領域(マスクまたは境界ボックス)を予測するように要求される。セマンティック・プレースメント(SP)と呼ばれるこのタスクは、ロボットやARデバイス(ユーザーの空間内でオブジェクトを自動レンダリングする)にとって、このような常識的な視覚的理解が重要であると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-15T15:28:30Z)
What Makes Pre-Trained Visual Representations Successful for Robust Manipulation? [57.92924256181857]
照明やシーンテクスチャの微妙な変化の下では,操作や制御作業のために設計された視覚表現が必ずしも一般化されないことがわかった。創発的セグメンテーション能力は,ViTモデルにおける分布外一般化の強い予測因子であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-03T18:09:08Z)
Multi-Domain Norm-referenced Encoding Enables Data Efficient Transfer Learning of Facial Expression Recognition [62.997667081978825]
本稿では,表情認識における伝達学習のための生物学的メカニズムを提案する。提案アーキテクチャでは,人間の脳が,頭部形状の異なる表情を自然に認識する方法について解説する。本モデルでは, FERGデータセットの分類精度92.15%を極端に高いデータ効率で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-05T09:06:30Z)
Performance Analysis and Evaluation of Cloud Vision Emotion APIs [0.0]
顔の感情の980イメージの公開データセットを用いて、よく知られた2つのAPIのパフォーマンスを比較した。その結果,各感情の予測精度はクラウドサービスによって異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-23T00:47:43Z)
An Approach for Improving Automatic Mouth Emotion Recognition [1.5293427903448025]
この研究は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた口検出による自動感情認識技術の提案と試験である。この技術は、コミュニケーションスキルの問題のある健康障害の人々を支援するために応用される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-12T16:17:21Z)
Multi-Modal Masked Autoencoders for Medical Vision-and-Language Pre-Training [62.215025958347105]
マルチモーダルマスク付きオートエンコーダを用いた自己教師型学習パラダイムを提案する。我々は、ランダムにマスキングされた画像やテキストから欠落したピクセルやトークンを再構成することで、クロスモーダルなドメイン知識を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-15T07:26:43Z)
Efficiency Comparison of AI classification algorithms for Image Detection and Recognition in Real-time [0.0]
顔の検出と識別は、人工知能システムにおいて最も困難で頻繁に使用されるタスクである。本研究は,システムにおける顔検出および認識アルゴリズムの結果を提示し,比較することを目的とする。公共スペース、ショッピングモール、ATMブースなど、CCTVのある場所でも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-12T21:31:40Z)
Py-Feat: Python Facial Expression Analysis Toolbox [0.0]
Py-FeatはオープンソースのPythonツールボックスで、顔の表情データの検出、前処理、分析、視覚化をサポートする。このプラットフォームが、人間の行動研究における表情データの利用を増やすことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-08T04:52:21Z)
A robot that counts like a child: a developmental model of counting and pointing [69.26619423111092]
実物を数えることができる新しい神経ロボティクスモデルを導入する。このモデルにより,エンボディメントと数値認識の相互作用を調べることができる。トレーニングされたモデルは、アイテムのセットをカウントすることができ、同時にそれらを指し示します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-05T21:06:27Z)
Real-time Facial Expression Recognition "In The Wild'' by Disentangling 3D Expression from Identity [6.974241731162878]
本稿では,1枚のRGB画像から人間の感情認識を行う新しい手法を提案する。顔のダイナミックス、アイデンティティ、表情、外観、3Dポーズのバリエーションに富んだ大規模な顔ビデオデータセットを構築した。提案するフレームワークは毎秒50フレームで動作し、3次元表現変動のパラメータを頑健に推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-12T01:32:55Z)
Continuous Emotion Recognition via Deep Convolutional Autoencoder and Support Vector Regressor [70.2226417364135]
マシンはユーザの感情状態を高い精度で認識できることが不可欠である。ディープニューラルネットワークは感情を認識する上で大きな成功を収めている。表情認識に基づく連続的感情認識のための新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-31T17:47:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。