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स्वचालित चेहरे की अभिव्यक्ति मान्यता प्रणाली

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Description

विभिन्न क्लासिफायर के साथ मूल्यांकन किया गया एक स्वचालित चेहरे की अभिव्यक्ति मान्यता प्रणाली

चेहरे की अभिव्यक्ति के स्वचालित विश्लेषण ने मनोविज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान, भाषा विज्ञान, तंत्रिका विज्ञान और संबंधित क्षेत्रों जैसे विभिन्न क्षेत्रों में शोधकर्ताओं से बढ़ते हुए ध्यान आकर्षित किया है।.

यह काम चेहरे के भावों की स्वत: मान्यता के लिए एक प्रणाली का प्रस्ताव करता है। प्रत्येक चेहरे से शुरू में 20 चेहरों के निशान खुलते हैं। इसके बाद, जीपीए (सामान्यीकृत प्रोस्ट्रस्ट्स विश्लेषण) ² को सभी स्थलों (यानी अनुवाद, रोटेशन, प्रतिबिंब और स्केलिंग) को सामान्य करने के लिए लागू किया जाता है। सभी स्थलों का उपयोग सात अलग-अलग चेहरे की अभिव्यक्तियों को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है: तटस्थ, गुस्सा, घृणा, डर, सुखी, उदास और आश्चर्य एमयूजी फेशियल एक्सप्रेशन और एफजी-नेट छवि डेटाबेस का उपयोग करके सिस्टम का मूल्यांकन किया गया था। तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रयोगात्मक परिणाम एमयूजी डेटाबेस के लिए 97.62% शुद्धता और एफजी-नेट डेटाबेस के लिए 86.05% सटीकता दिखाते हैं।

 

Linar/Quadratic DA Classifier
K-Nearest Neighbor (KNN) Classifier
Support Vector Machine (SVM)
Naive Bayes classifier
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Classification Tree

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