Abstract:Human emotions are an impo

Abstract:
Human emotions are an important part of our life. We express our feelings through emotions. Recognition and validation of human emotions have become important for improving the overall human computer interaction. Emotion Recognition is a progressive research area and plays an important role in Computer interaction. For any Emotions Recognition, it is necessary to obtain the image features of face that can be used to detect the emotion class. We implement the adaptive sub-layer compensation (ASLC) based facial emotions recognition method for human emotions recognition with various features extraction mechanism. We modify Marr-Hildreth algorithm by using Adaptive sub-layer compensation and hysteresis analysis to minimize negative effects of Laplacian of Gaussian (LoG), such as image degradation, high response to unwanted details in image, and disconnected edge details from given image. We have studied four different features extraction techniques to identify the emotion. The four feature detection mechanisms implemented are Principal Component Analysis, Local Tetra Pattern, Magnitude Pattern and Wavelet features. The emotion class is identified by using the extracted features and K nearest neighbor algorithm. We identify five different emotion classes i.e. Happy, Sad, Neutral, Surprise and Fear. We have used still image database for the experiments and the results gives identification of input into the five different emotion classes i.e. Happy, Sad, Neutral, Surprise and Fear.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อ:อารมณ์ของมนุษย์เป็นส่วนสำคัญของชีวิตของเรา เราแสดงความรู้สึกของเราผ่านอารมณ์ การรับรู้และตรวจสอบอารมณ์ของมนุษย์ได้กลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับปรุงการโต้ตอบของคอมพิวเตอร์มนุษย์โดยรวม การรู้อารมณ์เป็นพื้นที่วิจัยที่ก้าวหน้า และมีบทบาทสำคัญในการโต้ตอบของคอมพิวเตอร์ สำหรับการรับรู้อารมณ์ใด ๆ ก็จำเป็นเพื่อขอรับคุณลักษณะภาพของใบหน้าที่สามารถใช้เพื่อตรวจหาระดับอารมณ์ เราสามารถใช้วิธีการรับรู้อารมณ์หน้าชดเชย (ASLC) คะแนนปรับเลเยอร์ย่อยสำหรับการรับรู้อารมณ์ของมนุษย์ มีกลไกการสกัดคุณลักษณะต่าง ๆ เราปรับเปลี่ยนอัลกอริทึม Marr Hildreth โดยใช้เลเยอร์ย่อยปรับค่าตอบแทนและส่วนวิเคราะห์เพื่อลดผลกระทบเชิงลบของ Laplacian ของนที่ (ล็อก), เช่นภาพย่อยสลาย การตอบสนองสูงเพื่อรายละเอียดที่ไม่พึงประสงค์ในภาพ และขอบยกรายละเอียดจากภาพที่กำหนด เรามีศึกษาคุณสมบัติต่าง ๆ สี่แยกเทคนิคระบุอารมณ์ กลไกการตรวจสอบคุณลักษณะสี่ที่นำมาใช้จะ วิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก รูปปลาภายใน รูป แบบขนาด และคุณลักษณะเดียว ระดับอารมณ์จะถูกระบุ โดยใช้คุณสมบัติสกัดและ K ใกล้อัลกอริทึมของเพื่อนบ้าน เราระบุห้าชั้นอารมณ์แตกต่างกันเช่นแฮปปี้ Sad เป็นกลาง ความประหลาดใจ และกลัว เราใช้ยังคงภาพฐานข้อมูลสำหรับการทดลอง และผลการให้รหัสของอินพุตเป็นห้าชั้นอารมณ์แตกต่างกันเช่นแฮปปี้ Sad เป็นกลาง ความประหลาดใจ และกลัว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ:
อารมณ์ของมนุษย์เป็นส่วนสำคัญของชีวิตของเรา เราแสดงความรู้สึกของเราผ่านทางอารมณ์ การรับรู้และการตรวจสอบของอารมณ์ของมนุษย์ได้กลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับปรุงการทำงานร่วมกันของคอมพิวเตอร์โดยรวมของมนุษย์ การรับรู้อารมณ์ความรู้สึกเป็นพื้นที่วิจัยที่ก้าวหน้าและมีบทบาทสำคัญในการมีปฏิสัมพันธ์คอมพิวเตอร์ อารมณ์ใด ๆ ที่ได้รับการยอมรับก็เป็นสิ่งจำเป็นที่จะได้รับคุณสมบัติภาพใบหน้าที่สามารถใช้ในการตรวจสอบระดับอารมณ์ เราใช้การชดเชยการปรับตัวย่อยชั้น (ASLC) ตามวิธีการจดจำใบหน้าอารมณ์สำหรับการรับรู้อารมณ์ของมนุษย์มีกลไกในการสกัดคุณสมบัติต่างๆ เราปรับเปลี่ยนขั้นตอนวิธีการ Marr-Hildreth โดยใช้การชดเชยย่อยชั้น Adaptive และการวิเคราะห์ hysteresis เพื่อลดผลกระทบเชิงลบของการ Laplacian ของเกาส์ (เข้าสู่ระบบ) เช่นการย่อยสลายภาพการตอบสนองสูงเพื่อให้รายละเอียดที่ไม่พึงประสงค์ในภาพและรายละเอียดขอบตัดการเชื่อมต่อจากภาพที่ได้รับ เราได้ศึกษาเทคนิคการสกัดคุณลักษณะที่แตกต่างกันสี่เพื่อแจ้งอารมณ์ กลไกที่สี่การตรวจสอบคุณสมบัติการใช้งานที่มีการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก, รูปแบบท้องถิ่น Tetra, รูปแบบขนาดและคุณสมบัติเวฟ ชั้นอารมณ์จะถูกระบุโดยใช้คุณสมบัติสกัดและอัลกอริทึม K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด เราระบุห้าชั้นเรียนอารมณ์ความรู้สึกที่แตกต่างกันคือมีความสุขเศร้าเป็นกลางความประหลาดใจและความกลัว เราได้ยังคงใช้ฐานข้อมูลภาพสำหรับการทดลองและผลให้บัตรประจำตัวของใส่ลงในห้าชั้นเรียนอารมณ์ความรู้สึกที่แตกต่างกันเช่นมีความสุขเศร้าเป็นกลางความประหลาดใจและความกลัว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อ :อารมณ์ของมนุษย์เป็นส่วนสำคัญของชีวิตของเรา เราแสดงความรู้สึกของเราผ่านทางอารมณ์ การรับรู้และการตรวจสอบอารมณ์ของมนุษย์ได้กลายเป็นที่สำคัญสำหรับการปรับปรุงโดยรวมคอมพิวเตอร์ปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ การรับรู้อารมณ์ คือ พื้นที่วิจัยก้าวหน้าและมีบทบาทสำคัญในการปฏิสัมพันธ์คอมพิวเตอร์ สำหรับการรับรู้อารมณ์ใด ๆ มันเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ได้รูปลักษณะของใบหน้า ที่สามารถตรวจจับอารมณ์ระดับ เราใช้แบบย่อยชั้นชดเชย ( aslc ) ตามใบหน้าอารมณ์การรับรู้วิธีการอารมณ์มนุษย์รับรู้ด้วยคุณสมบัติต่างๆ ด้วยกลไก เราปรับแต่งขั้นตอนวิธีที่ตั้งโดยใช้แบบย่อยชั้นชดเชยและการวิเคราะห์แบบเพื่อลดผลกระทบเชิงลบของ Laplacian ของเกาส์ ( บันทึก ) เช่น การย่อยสลายภาพ , การตอบสนองสูงรายละเอียดที่ไม่พึงประสงค์ในรูปภาพ และ รายละเอียด จากที่ให้ตัดขอบภาพ เราเรียนที่แตกต่างกันสี่คุณลักษณะการสกัดเทคนิคเพื่อกำหนดอารมณ์ 4 คุณลักษณะการค้นหากลไกที่ใช้คือการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก , รูปแบบสี่ท้องถิ่น , ขนาดรูปแบบและวิธีการคุณสมบัติ อารมณ์ชั้นจะถูกระบุโดยใช้สกัดคุณลักษณะและ K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดขั้นตอนวิธี เราระบุห้าเรียนแตกต่างกัน คือ อารมณ์สุข เศร้า เป็นกลาง ประหลาดใจและกลัว เรายังใช้ฐานข้อมูลภาพสำหรับการทดลองและผลทำให้การป้อนข้อมูลลงในห้าที่แตกต่างกันในชั้นเรียน เช่น อารมณ์สุข เศร้า เป็นกลาง ประหลาดใจและกลัว