論文の概要: Emotion Recognition for Challenged People Facial Appearance in Social
using Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06842v1
- Date: Thu, 11 May 2023 14:38:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 14:33:36.458642
- Title: Emotion Recognition for Challenged People Facial Appearance in Social
using Neural Network
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた対人顔表情の感情認識
- Authors: P. Deivendran, P. Suresh Babu, G. Malathi, K. Anbazhagan, R. Senthil
Kumar
- Abstract要約: CNNでは、取得した画像を異なる感情カテゴリに分類するために顔表現が使用される。
本稿では,画像による表情の認識と啓蒙の不変性について提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human communication is the vocal and non verbal signal to communicate with
others. Human expression is a significant biometric object in picture and
record databases of surveillance systems. Face appreciation has a serious role
in biometric methods and is good-looking for plentiful applications, including
visual scrutiny and security. Facial expressions are a form of nonverbal
communication; recognizing them helps improve the human machine interaction.
This paper proposes an idea for face and enlightenment invariant credit of
facial expressions by the images. In order on, the person's face can be
computed. Face expression is used in CNN classifier to categorize the acquired
picture into different emotion categories. It is a deep, feed-forward
artificial neural network. Outcome surpasses human presentation and shows poses
alternate performance. Varying lighting conditions can influence the fitting
process and reduce recognition precision. Results illustrate that dependable
facial appearance credited with changing lighting conditions for separating
reasonable facial terminology display emotions is an efficient representation
of clean and assorted moving expressions. This process can also manage the
proportions of dissimilar basic affecting expressions of those mixed jointly to
produce sensible emotional facial expressions. Our system contains a
pre-defined data set, which was residential by a statistics scientist and
includes all pure and varied expressions. On average, a data set has achieved
92.4% exact validation of the expressions synthesized by our technique. These
facial expressions are compared through the pre-defined data-position inside
our system. If it recognizes the person in an abnormal condition, an alert will
be passed to the nearby hospital/doctor seeing that a message.
- Abstract（参考訳）: 人間のコミュニケーションは、他人とコミュニケーションする声と非言葉の信号である。
人間の表情は、監視システムの画像と記録データベースにおいて重要な生体計測オブジェクトである。
顔認識は生体計測の手法において重要な役割を担っており、視覚検査やセキュリティなど、多くのアプリケーションに適している。
表情は非言語コミュニケーションの一形態であり、その認識は人間の機械の相互作用を改善するのに役立つ。
本稿では,画像による表情の認識と啓蒙の不変性について提案する。
順に、その人の顔を計算することができる。
顔表現はCNN分類器で用いられ、取得した画像を異なる感情カテゴリに分類する。
深層でフィードフォワードの人工ニューラルネットワークである。
結果が人間のプレゼンテーションを上回り、別のパフォーマンスを示します。
照明条件が変化すると、フィッティングプロセスに影響を与え、認識精度が低下する。
その結果、適切な表情表現を分離するための照明条件の変更が、クリーンで多様な動作表現の効率的な表現であることがわかった。
このプロセスは、相互に異なる基本となる表情の比率を管理し、感性的な感情的な表情を作り出すこともできる。
本システムは,統計学者が居住する事前定義されたデータセットを含み,純粋で多様な表現を含む。
平均して、データセットは92.4%の精度で合成された表現の正確な検証を達成している。
これらの表情は、システム内の事前定義されたデータ配置によって比較される。
異常な状態にある人を認識すると、そのメッセージを見て、近くの病院や医師にアラートが渡される。
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