論文の概要: Survey on Emotion Recognition through Posture Detection and the possibility of its application in Virtual Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01728v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 13:42:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:34.156215
• Title: Survey on Emotion Recognition through Posture Detection and the possibility of its application in Virtual Reality
• Title（参考訳）: 姿勢検出による感情認識の実態調査とバーチャルリアリティへの応用の可能性
• Authors: Leina Elansary, Zaki Taha, Walaa Gad,
• Abstract要約: 様々な技術を用いた感情認識におけるポーズ推定手法と、リアルタイムの深度カメラ、ベクトル空間に記述された画像、ビデオ、三次元ポーズを含むVRおよびインプットの潜在的な利用に焦点を当てた調査を行った。 本研究では,その方法論,分類アルゴリズム,および感情認識とポーズ推定に関連する使用済みデータセットに着目し,選択した雑誌やデータベースから収集した19の研究論文について考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: A survey is presented focused on using pose estimation techniques in Emotional recognition using various technologies normal cameras, and depth cameras for real-time, and the potential use of VR and inputs including images, videos, and 3-dimensional poses described in vector space. We discussed 19 research papers collected from selected journals and databases highlighting their methodology, classification algorithm, and the used datasets that relate to emotion recognition and pose estimation. A benchmark has been made according to their accuracy as it was the most common performance measurement metric used. We concluded that the multimodal Approaches overall made the best accuracy and then we mentioned futuristic concerns that can improve the development of this research topic.
• Abstract（参考訳）: 様々な技術を用いた感情認識におけるポーズ推定手法と、リアルタイムの深度カメラ、ベクトル空間に記述された画像、ビデオ、三次元ポーズを含むVRおよびインプットの潜在的な利用に焦点を当てた調査を行った。 本研究では,その方法論,分類アルゴリズム,および感情認識とポーズ推定に関連する使用済みデータセットに着目し,選択した雑誌やデータベースから収集した19の研究論文について考察した。 ベンチマークは、最も一般的なパフォーマンス測定基準であるため、その正確性に応じて行われてきた。 我々は,マルチモーダルアプローチが全体として最高の精度を達成し,この研究トピックの開発を改善するための未来的な懸念について言及した。

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