論文の概要: Music Recommendation Based on Facial Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04654v1
• Date: Sat, 6 Apr 2024 15:14:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 20:09:57.375280
• Title: Music Recommendation Based on Facial Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 表情認識に基づく音楽レコメンデーション
• Authors: Rajesh B, Keerthana V, Narayana Darapaneni, Anwesh Reddy P,
• Abstract要約: 本稿では,GRAD-CAMを用いた感情認識,音楽レコメンデーション,説明可能なAIの統合によるユーザエクスペリエンス向上のための包括的アプローチを提案する。 提案手法は、表情認識データセットに基づいて訓練されたResNet50モデルを用いて、様々な感情を表現している個人の実像からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Introduction: Music provides an incredible avenue for individuals to express their thoughts and emotions, while also serving as a delightful mode of entertainment for enthusiasts and music lovers. Objectives: This paper presents a comprehensive approach to enhancing the user experience through the integration of emotion recognition, music recommendation, and explainable AI using GRAD-CAM. Methods: The proposed methodology utilizes a ResNet50 model trained on the Facial Expression Recognition (FER) dataset, consisting of real images of individuals expressing various emotions. Results: The system achieves an accuracy of 82% in emotion classification. By leveraging GRAD-CAM, the model provides explanations for its predictions, allowing users to understand the reasoning behind the system's recommendations. The model is trained on both FER and real user datasets, which include labelled facial expressions, and real images of individuals expressing various emotions. The training process involves pre-processing the input images, extracting features through convolutional layers, reasoning with dense layers, and generating emotion predictions through the output layer Conclusion: The proposed methodology, leveraging the Resnet50 model with ROI-based analysis and explainable AI techniques, offers a robust and interpretable solution for facial emotion detection paper.
• Abstract（参考訳）: はじめに:音楽は、個人が自分の考えや感情を表現するための驚くべき道を提供すると同時に、愛好家や音楽愛好家にとって楽しいエンターテイメントのモードとして機能する。 目的:本稿では,GRAD-CAMを用いた感情認識,音楽レコメンデーション,説明可能なAIの統合を通じて,ユーザエクスペリエンスを向上させるための包括的アプローチを提案する。 方法:提案手法は,表情認識(FER)データセットに基づいて訓練されたResNet50モデルを用いて,様々な感情を表現した個人の実像から構成する。 結果: 感情分類の精度は82%であった。 GRAD-CAMを利用することで、このモデルは予測の説明を提供し、ユーザーはシステムのレコメンデーションの背後にある理由を理解することができる。 このモデルは、ラベル付き表情や、さまざまな感情を表現する個人の実際のイメージを含む、FERと実際のユーザーデータセットの両方に基づいて訓練されている。 トレーニングプロセスは、入力イメージの事前処理、畳み込み層による特徴抽出、高密度層による推論、出力層による感情予測の生成を含む。 結論: 提案された方法論は、ROIベースの分析と説明可能なAI技術を備えたResnet50モデルを活用することで、顔の感情検出用紙の堅牢で解釈可能なソリューションを提供する。

関連論文リスト

• Leveraging Previous Facial Action Units Knowledge for Emotion Recognition on Faces [2.4158349218144393]
  本稿では,感情認識のための顔行動単位(AU)認識手法を提案する。 この認識はFACS(Facial Action Coding System)に基づいており、機械学習システムによって計算される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T18:14:53Z)
• StyleEDL: Style-Guided High-order Attention Network for Image Emotion Distribution Learning [69.06749934902464]
  StyleEDLと呼ばれる画像感情分布学習のためのスタイル誘導型高次アテンションネットワークを提案する。 StyleEDLは視覚内容の階層的スタイリスティック情報を探索することにより、画像のスタイリスティックな表現を対話的に学習する。 さらに、コンテンツ依存の感情表現を動的に生成するスタイリスティックなグラフ畳み込みネットワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-06T03:22:46Z)
• Emotion Separation and Recognition from a Facial Expression by Generating the Poker Face with Vision Transformers [57.1091606948826]
  我々はこれらの課題に対処するため,ポーカー・フェイス・ビジョン・トランスフォーマー (PF-ViT) と呼ばれる新しいFERモデルを提案する。 PF-ViTは、対応するポーカーフェースを生成して、乱れを認識できない感情を静的な顔画像から分離し、認識することを目的としている。 PF-ViTはバニラビジョントランスフォーマーを使用し、そのコンポーネントは大規模な表情データセット上でMasked Autoencodeerとして事前トレーニングされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-22T13:39:06Z)
• Emotional Speech Recognition with Pre-trained Deep Visual Models [0.0]
  我々は、事前訓練されたコンピュータビジョン深層モデルの伝達学習機能を用いて、音声タスクにおける感情認識の委任を行う。 実験では,事前学習したVGG-16モデルを用いて,話者非依存感情認識のためのBerlin EMO-DBデータセットの全体的な方法論を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T11:27:59Z)
• Multimodal Emotion Recognition using Transfer Learning from Speaker Recognition and BERT-based models [53.31917090073727]
  本稿では,音声とテキストのモダリティから,伝達学習モデルと微調整モデルとを融合したニューラルネットワークによる感情認識フレームワークを提案する。 本稿では,対話型感情的モーションキャプチャー・データセットにおけるマルチモーダル・アプローチの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-16T00:23:42Z)
• Deep Semantic Manipulation of Facial Videos [5.048861360606916]
  本稿では,ビデオにおける表情の写実的操作を行うための最初の方法を提案する。 本手法は,ニューラルレンダリングと3次元表情モデリングに基づくセマンティックビデオ操作を支援する。 提案手法は,3次元顔の形状と活動の歪んだ表現と推定に基づく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T16:55:16Z)
• SOLVER: Scene-Object Interrelated Visual Emotion Reasoning Network [83.27291945217424]
  画像から感情を予測するために,SOLVER(Scene-Object Interrelated Visual Emotion Reasoning Network)を提案する。 異なるオブジェクト間の感情関係を掘り下げるために、まずセマンティックな概念と視覚的特徴に基づいて感情グラフを構築します。 また、シーンとオブジェクトを統合するScene-Object Fusion Moduleを設計し、シーンの特徴を利用して、提案したシーンベースのアテンションメカニズムでオブジェクトの特徴の融合プロセスを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T02:41:41Z)
• Stimuli-Aware Visual Emotion Analysis [75.68305830514007]
  本稿では,刺激選択,特徴抽出,感情予測の3段階からなる刺激認識型視覚感情分析(VEA)手法を提案する。 我々の知る限りでは、エンド・ツー・エンドのネットワークでVEAに刺激選択プロセスを導入するのは初めてです。 実験により、提案手法は、4つの公的な視覚的感情データセットに対する最先端のアプローチよりも一貫して優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-04T08:14:52Z)
• Interpretable Image Emotion Recognition: A Domain Adaptation Approach Using Facial Expressions [11.808447247077902]
  本稿では,ジェネリックイメージ中の感情を識別するための特徴に基づくドメイン適応手法を提案する。 これは、事前訓練されたモデルと、画像感情認識(IER)のための十分に注釈付けされたデータセットの限られた可用性の課題に対処する。 提案されたIERシステムは、IAPSaデータセットの60.98%、ArtPhotoデータセットの58.86%、FIデータセットの69.13%、EMOTICデータセットの58.06%の感情分類精度を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T02:55:16Z)
• 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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。