論文の概要: Facial Expression Analysis and Its Potentials in IoT Systems: A Contemporary Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17616v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 14:41:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:00.937753
• Title: Facial Expression Analysis and Its Potentials in IoT Systems: A Contemporary Survey
• Title（参考訳）: IoTシステムにおける表情分析とその可能性:現代調査
• Authors: Zixuan Shanggua, Yanjie Dong, Song Guo, Victor C. M. Leung, M. Jamal Deen, Xiping Hu,
• Abstract要約: 表情は人間の感情を伝達し、時間と強さに基づいてマクロ表現(MaEs)とマイクロ表現(MiEs)に分類することができる。 表情分析とIoT(Internet-of-Thing)システムの統合は、さまざまなシナリオにおいて大きな可能性を秘めている。 本研究は,表情分析における研究の進展の包括的概要を提供することを目標とし,IoTシステムとの統合について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.60253527030446
• License:
• Abstract: Facial expressions convey human emotions and can be categorized into macro-expressions (MaEs) and micro-expressions (MiEs) based on duration and intensity. While MaEs are voluntary and easily recognized, MiEs are involuntary, rapid, and can reveal concealed emotions. The integration of facial expression analysis with Internet-of-Thing (IoT) systems has significant potential across diverse scenarios. IoT-enhanced MaE analysis enables real-time monitoring of patient emotions, facilitating improved mental health care in smart healthcare. Similarly, IoT-based MiE detection enhances surveillance accuracy and threat detection in smart security. This work aims at providing a comprehensive overview of research progress in facial expression analysis and explores its integration with IoT systems. We discuss the distinctions between our work and existing surveys, elaborate on advancements in MaE and MiE techniques across various learning paradigms, and examine their potential applications in IoT. We highlight challenges and future directions for the convergence of facial expression-based technologies and IoT systems, aiming to foster innovation in this domain. By presenting recent developments and practical applications, this study offers a systematic understanding of how facial expression analysis can enhance IoT systems in healthcare, security, and beyond.
• Abstract（参考訳）: 表情は人間の感情を伝達し、時間と強さに基づいてマクロ表現(MaEs)とマイクロ表現(MiEs)に分類することができる。 MaEは自発的で容易に認識されるが、MiEは不随意であり、迅速であり、隠された感情を明らかにすることができる。 表情分析とIoT(Internet-of-Thing)システムの統合は、さまざまなシナリオにおいて大きな可能性を秘めている。 IoTに強化されたMaE分析は、患者の感情をリアルタイムに監視し、スマートヘルスケアにおけるメンタルヘルスの改善を促進する。 同様に、IoTベースのMiE検出は、スマートセキュリティにおける監視精度と脅威検出を強化する。 本研究は,表情分析における研究の進展の包括的概要を提供することを目標とし,IoTシステムとの統合について検討する。 我々は、我々の研究と既存の調査の区別について議論し、様々な学習パラダイムにわたるMaEおよびMiE技術の進歩について詳しく検討し、IoTにおけるそれらの潜在的な応用について検討する。 私たちは、この領域のイノベーションを促進することを目的として、表情ベースの技術とIoTシステムの収束に向けた課題と今後の方向性を強調します。 近年の進歩と実践的応用を示すことによって、この研究は、医療、セキュリティなどにおける、表情分析がIoTシステムをどのように強化するかを体系的に理解する。

関連論文リスト

• Smile upon the Face but Sadness in the Eyes: Emotion Recognition based on Facial Expressions and Eye Behaviors [63.194053817609024]
  視覚行動は、視覚行動支援型マルチモーダル感情認識データセットを作成するための重要な感情的手がかりとなる。 EMERデータセットに感情認識(ER)と表情認識(FER)の両方のアノテーションを初めて提供する。 具体的には、ERとFERの両方のパフォーマンスを同時に向上する新しいEMERTアーキテクチャを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T04:53:55Z)
• EEG Emotion Copilot: Pruning LLMs for Emotional EEG Interpretation with Assisted Medical Record Generation [13.048477440429195]
  本稿では,局所的に動作する軽量な大規模言語モデル(LLM)を利用したEEG Emotion Copilotを提案する。 このシステムは、まず脳波信号から直接感情状態を認識し、パーソナライズされた診断と治療の提案を生成するように設計されている。 プライバシーに関する懸念も対処され、倫理的データ収集、処理、ユーザーの個人情報の保護に焦点が当てられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T19:15:05Z)
• Complex Emotion Recognition System using basic emotions via Facial Expression, EEG, and ECG Signals: a review [1.8310098790941458]
  複雑な感情認識システム(CERS)は、表現された基本的な感情、それらの相互関係、そして動的変動の組合せを調べることによって、複雑な感情状態を解読する。 複雑な感情を識別するAIシステムの開発は、感情的コンピューティングに重要な意味を持つ重要な課題となっている。 心電図(ECG)や脳電図(EEG)などの生理的シグナルを取り入れることで、CERSを顕著に増強することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T05:06:10Z)
• Generative AI-Driven Human Digital Twin in IoT-Healthcare: A Comprehensive Survey [53.691704671844406]
  IoT(Internet of Things)は、特にヘルスケアにおいて、人間の生活の質を大幅に向上させる。 ヒトデジタルツイン(HDT)は、個体の複製を包括的に特徴付ける革新的なパラダイムとして提案されている。 HDTは、多用途で生き生きとした人間のデジタルテストベッドとして機能することで、医療監視の応用を超えて、IoTヘルスの強化を図っている。 最近、生成人工知能(GAI)は、高度なAIアルゴリズムを利用して、多種多様なデータを自動的に生成、操作、修正できるため、有望なソリューションである可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T03:17:41Z)
• Towards Smart Healthcare: Challenges and Opportunities in IoT and ML [0.0]
  新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックや他の健康危機は、世界中の医療サービスを促進する必要性を浮き彫りにした。 この章は、IoTヘルスケアセクターに機械学習メソッドを統合する際に直面するハードルを探求することに焦点を当てている。 現在の研究課題と潜在的な機会を包括的にまとめ、三つのシナリオに分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-09T10:45:44Z)
• Towards Artificial General Intelligence (AGI) in the Internet of Things (IoT): Opportunities and Challenges [55.82853124625841]
  人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)は、人間の認知能力でタスクを理解し、学習し、実行することができる能力を持つ。 本研究は,モノのインターネットにおけるAGIの実現に向けた機会と課題を探究する。 AGIに注入されたIoTの応用スペクトルは広く、スマートグリッド、住宅環境、製造、輸送から環境モニタリング、農業、医療、教育まで幅広い領域をカバーしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T05:43:36Z)
• A Health Monitoring System Based on Flexible Triboelectric Sensors for Intelligence Medical Internet of Things and its Applications in Virtual Reality [4.522609963399036]
  Internet of Medical Things (IoMT)は、IoT(Internet of Things)テクノロジと医療アプリケーションを組み合わせたプラットフォームである。 本研究では、フレキシブルな三体電センサと深層学習支援データ分析の相乗的統合により、堅牢でインテリジェントなIoMTシステムを設計した。 パーキンソン病(PD)患者の手首の動きを検知・解析するために4つの三体電センサをリストバンドに組み込んだ。 この革新的なアプローチにより、PD患者の微妙な動きと微妙な運動を正確に捉え、精査することが可能となり、患者の状況に対する洞察と総合的な評価が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T01:01:16Z)
• Survey of Machine Learning Based Intrusion Detection Methods for Internet of Medical Things [2.223733768286313]
  Internet of Medical Things (IoMT) は、モノのインターネット(Internet of Things)の応用である。 このデータのセンシティブでプライベートな性質は、攻撃者にとって重要な関心事であるかもしれない。 ストレージや計算能力に制限のある機器に対する従来のセキュリティ手法の使用は効果がない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-19T18:40:55Z)
• 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)
• Computational Emotion Analysis From Images: Recent Advances and Future Directions [79.05003998727103]
  本章では,画像感情分析(IEA)を計算的観点から導入することを目的としている。 心理学の一般的な感情表現モデルから始めます。 そして、研究者たちが解決しようとしている重要な計算問題を定義します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T13:33:34Z)

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。