論文の概要: Real Time Emotion Analysis Using Deep Learning for Education, Entertainment, and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04560v1
- Date: Fri, 5 Jul 2024 14:48:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 13:01:09.272209
- Title: Real Time Emotion Analysis Using Deep Learning for Education, Entertainment, and Beyond
- Title（参考訳）: 深層学習を用いた実時間感情分析
- Authors: Abhilash Khuntia, Shubham Kale,
- Abstract要約: プロジェクトは2つのコンポーネントから構成される。
我々は、洗練された画像処理技術とニューラルネットワークを用いて、表情を正確に分類できるディープラーニングモデルを構築する。
アプリは洗練されたモデルを利用して、表情を素早く分析し、対応する絵文字を素早く表示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The significance of emotion detection is increasing in education, entertainment, and various other domains. We are developing a system that can identify and transform facial expressions into emojis to provide immediate feedback.The project consists of two components. Initially, we will employ sophisticated image processing techniques and neural networks to construct a deep learning model capable of precisely categorising facial expressions. Next, we will develop a basic application that records live video using the camera on your device. The app will utilise a sophisticated model to promptly analyse facial expressions and promptly exhibit corresponding emojis.Our objective is to develop a dynamic tool that integrates deep learning and real-time video processing for the purposes of online education, virtual events, gaming, and enhancing user experience. This tool enhances interactions and introduces novel emotional intelligence technologies.
- Abstract（参考訳）: 感情検出の重要性は、教育、エンターテイメント、その他の様々な領域において増大している。
我々は,表情を絵文字に認識・変換して即時フィードバックを提供するシステムを開発しており,このプロジェクトは2つのコンポーネントから構成されている。
最初は、高度な画像処理技術とニューラルネットワークを使って、表情を正確に分類できるディープラーニングモデルを構築します。
次に、デバイス上のカメラを使ってライブビデオを録画する基本アプリケーションを開発する。
このアプリは、洗練されたモデルを利用して、表情を素早く分析し、対応する絵文字を素早く提示する。私たちの目標は、オンライン教育、仮想イベント、ゲーム、ユーザーエクスペリエンスの向上のために、ディープラーニングとリアルタイムのビデオ処理を統合する動的ツールを開発することです。
このツールはインタラクションを強化し、新しい感情知技術を導入します。
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