Database and TrainingIn our databas

Database and Training
In our database, there are two tables. One table “Person” is for storing the name of people and their index of 4 kinds of emotion which are stored in other table “Position”. In the “Position” table, for each index, there are 6 control points for lip Bezier curve, 6 control points for left eye Bezier curve, 6 control points for right eye Bezier curve, lip height and width, left eye height and width and right eye height and width. So, by this method, the program learns the emotion of the people.

Emotion Detection
For emotion detection of an image, we have to find the Bezier curve of the lip, left eye and right eye. Then we convert each width of the Bezier curve to 100 and height according to its width. If the person’s emotion information is available in the database, then the program will match which emotion’s height is nearest the current height and the program will give the nearest emotion as output.

If the person’s emotion information is not available in the database, then the program calculates the average height for each emotion in the database for all people and then get a decision according to the average height.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ฐานข้อมูลและการฝึกอบรมในฐานข้อมูลของเรา มีตารางสองตาราง ตารางหนึ่ง "คน" จะจัดเก็บชื่อของคนและของดัชนี 4 ชนิดของอารมณ์ที่ถูกเก็บอยู่ในตาราง "ตำแหน่ง" ในตาราง "ตำแหน่ง" สำหรับแต่ละดัชนี มีจุดควบคุม 6 ลิเส้นโค้ง Bezier, 6 จุดควบคุมสำหรับตาซ้ายเส้นโค้ง Bezier, 6 จุดควบคุมสำหรับตาขวาเส้นโค้ง Bezier ลิสูง และความกว้าง ตาซ้ายสูง และกว้าง และตาขวาสูง และความกว้าง ดังนั้น ด้วยวิธีนี้ โปรแกรมรู้อารมณ์ของคน ตรวจสอบอารมณ์ตรวจอารมณ์ภาพ เราต้องหาเส้นโค้ง Bezier lip ตาซ้าย และตาขวา แล้ว เราแปลงความกว้างแต่ละเส้นโค้ง Bezier 100 และความสูงตามความกว้าง ถ้าข้อมูลอารมณ์ความรู้สึกของบุคคลอยู่ในฐานข้อมูล โปรแกรมจะตรงกับความสูงของอารมณ์ที่ใกล้ความสูงปัจจุบัน แล้วโปรแกรมจะให้อารมณ์ที่เป็นผลผลิต ถ้าไม่มีข้อมูลอารมณ์ความรู้สึกของบุคคลในฐานข้อมูล โปรแกรมคำนวณความสูงเฉลี่ยสำหรับแต่ละอารมณ์ในฐานข้อมูลสำหรับทุกคน แล้วได้รับการตัดสินใจตามความสูงโดยเฉลี่ย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ฐานข้อมูลและการฝึกอบรม
ในฐานข้อมูลของเรามีสองตารางมี ตารางหนึ่ง "คน" เป็นสำหรับการจัดเก็บชื่อของผู้คนและดัชนีของพวกเขาจาก 4 ชนิดของอารมณ์ความรู้สึกที่ถูกเก็บไว้ในตารางอื่น ๆ "ตำแหน่ง" ใน "ตำแหน่ง" ตารางสำหรับดัชนีแต่ละมี 6 จุดควบคุมสำหรับริมฝีปากโค้ง Bezier, 6 จุดควบคุมสำหรับตาซ้ายโค้ง Bezier, 6 จุดควบคุมสำหรับตาขวาโค้ง Bezier สูงริมฝีปากและความกว้างความสูงตาซ้ายและความกว้างและความ ความสูงของตาขวาและความกว้าง ดังนั้นโดยวิธีการนี้โปรแกรมเรียนรู้อารมณ์ความรู้สึกของผู้คน. ตรวจจับอารมณ์สำหรับการตรวจจับอารมณ์ของภาพที่เราต้องไปหาเส้นโค้ง Bezier ของริมฝีปากตาซ้ายและตาขวา จากนั้นเราก็แปลงแต่ละความกว้างของเส้นโค้ง Bezier ถึง 100 และความสูงตามความกว้างของมัน หากข้อมูลอารมณ์ความรู้สึกของคนที่มีอยู่ในฐานข้อมูลแล้วโปรแกรมจะตรงกับความสูงซึ่งอารมณ์ความรู้สึกเป็นที่ใกล้ที่สุดอยู่สูงในปัจจุบันและโปรแกรมจะให้อารมณ์ความรู้สึกที่ใกล้ที่สุดเป็นผลผลิต. หากข้อมูลอารมณ์ความรู้สึกของคนที่ไม่ได้อยู่ในฐานข้อมูลแล้วโปรแกรม คำนวณความสูงเฉลี่ยสำหรับแต่ละอารมณ์ในฐานข้อมูลสำหรับทุกคนแล้วได้รับการตัดสินใจที่เป็นไปตามความสูงเฉลี่ย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ฐานข้อมูลและการฝึกอบรม
ในฐานข้อมูลของเรามีโต๊ะสองโต๊ะ ตารางที่ " คน " คือสำหรับการจัดเก็บชื่อของผู้คนและดัชนีของ 4 ชนิดของอารมณ์ซึ่งจะถูกเก็บไว้ในโต๊ะ " ตำแหน่ง " ใน " ตำแหน่ง " ตารางสำหรับแต่ละดัชนี มี 6 จุดควบคุมเส้นโค้ง Bezier ริมฝีปาก , ตาซ้าย 6 จุดควบคุมเส้นโค้ง Bezier , 6 จุดควบคุมเส้นโค้ง Bezier ตาขวา ,ความสูงและความกว้าง ความสูง ริมฝีปาก , ตาซ้ายและตาขวาความกว้างและความสูงและความกว้าง ดังนั้น , โดยวิธีนี้ , โปรแกรมเรียนรู้อารมณ์ของคน


อารมณ์อารมณ์ตรวจจับตรวจจับภาพ เราต้องหาเส้นโค้ง Bezier ของริมฝีปาก , ตาซ้ายและตาขวา . แล้วเราแต่ละแปลงความกว้างของเส้นโค้ง Bezier 100 ตามความกว้างและความสูง .ถ้าอารมณ์ของบุคคลเป็นข้อมูลที่มีอยู่ในฐานข้อมูล จากนั้นโปรแกรมจะตรงกับที่อารมณ์ของความสูงที่ความสูงปัจจุบันและโปรแกรมจะให้อารมณ์ที่ใกล้ที่สุด

ถ้าข้อมูลที่เป็นผลลัพธ์ อารมณ์ของบุคคลไม่อยู่ในฐานข้อมูลจากนั้นโปรแกรมจะคำนวณความสูงเฉลี่ยของแต่ละอารมณ์ในฐานข้อมูล เพื่อทุกคน และจากนั้นได้รับการตัดสินตามความสูงเฉลี่ย