РЕЗЮМЕ ЭТОГО ПРОЕКТА: -

исходный код этого проекта находится здесь.

Основные три концепции проектов анализа эмоций: а) Субъективный опыт

б) физиологическая реакция

в) поведенческий или экспрессивный

Основы проекта анализа эмоций характеризуются чувством радости, удовлетворения и благополучия. Мы можем обобщить этапы обнаружения эмоций следующим образом:

В этой работе мы сосредоточимся на технике извлечения признаков и обнаружении эмоций на основе извлеченных признаков. Раздел 2 посвящен некоторым важным особенностям лица. Раздел 3 содержит информацию о соответствующей работе, проделанной в этой области. Связанная работа охватывает многие методы извлечения признаков, которые использовались до сих пор. Он также охватывает некоторые важные алгоритмы, которые можно использовать для обнаружения эмоций на лицах людей. Мы также увидим детали инструментов и библиотек, используемых в реализации.

  1. Извлечение признаков
  2. Классификация по признакам
  3. Аналитика эмоций может извлекать текстовые данные из нескольких источников для анализа субъективной информации и понимания стоящих за ней эмоций. Обнаружение человеческих эмоций реализовано во многих областях, требующих дополнительной безопасности или информации о человеке. Это можно рассматривать как второй шаг к распознаванию лиц, когда нам может потребоваться настроить второй уровень безопасности, где наряду с лицом распознаются и эмоции. Это может быть полезно для проверки того, что человек, стоящий перед камерой, не является просто двумерным изображением. Еще одна важная область, в которой мы видим важность обнаружения эмоций, — это продвижение бизнеса. Большинство предприятий процветают благодаря реакции клиентов на все их продукты и предложения. Если искусственная интеллектуальная система может захватывать и идентифицировать эмоции в реальном времени на основе пользовательского изображения или видео, они могут принять решение о том, понравился ли покупателю продукт или предложение. Мы видели, что безопасность является основной причиной для идентификации любого человека. Он может быть основан на сопоставлении отпечатков пальцев, распознавании голоса, паролях, обнаружении сетчатки глаза и т. д. Выявление намерений человека также может быть важным для предотвращения угроз. Это может быть полезно в уязвимых местах, таких как аэропорты, концерты и крупные общественные собрания, где за последние годы было много нарушений. Человеческие эмоции можно разделить на: страх, презрение, отвращение, гнев, удивление, грусть, радость и нейтральность. Эти эмоции очень тонкие. Искривления мышц лица очень минимальны. В этом исследовании обсуждаются основные темы, первая из которых - эмоции и то, как эмоция может быть обнаружена на фотографии, и, наконец, наука и предыдущие результаты, лежащие в основе сверточных нейронных сетей, и множество деталей, таких как сравнение любых предыдущих результатов с результатами этого исследования. Дискуссия об эмоциях очень широка, в психологии эмоции — это состояние чувства, которое может испытывать человек, оно возникает в результате физических и психологических изменений, которые играют огромную роль во влиянии на наши мысли и поведение. Эмоции связаны с рядом психологических явлений, включая настроение, личность, настроение и мотивацию. Есть несколько основных типов эмоций, или их можно назвать теориями, и это физиологические, неврологические и когнитивные состояния. Физиологическое состояние — это состояние ума или эмоций, возникающее из-за возложения ответственности на некоторые части тела, отвечающие за эмоции. Во-вторых, неврологическое состояние — это состояние эмоций, которое исходит непосредственно из мозга. И последняя группа — это когнитивная группа, и это самая сложная группа, и эти группы отвечают за некоторые эмоции, когда дело доходит до наделения мыслей и некоторых умственных действий ответственностью за производство некоторых основных эмоций. Тогда по времени Чарльз Дарвин сказал, что эмоции развиваются со временем, потому что они адаптивны и очень важны, потому что дают людям и даже животным право на жизнь. Существует теория или теория эволюции эмоций, и в ней говорится, что эмоции существуют, чтобы играть свою главную роль в качестве адаптивных изменений, и они играют важную роль в мотивации и увеличивают наши шансы на успех и выживание в жизни. Еще одна вещь заключается в том, что понимание эмоций других, таких как люди и животные, очень важно для выживания и жизни, и, понимая эмоции, вы можете правильно реагировать и чувствовать себя в безопасности, не чувствуя опасности.
  4. Распознавание лиц — это компьютерная технология, используемая в различных приложениях для идентификации человеческих лиц на цифровых изображениях. Обнаружение лиц также относится к психологическому процессу, с помощью которого люди находят лица в визуальной сцене и обращают на них внимание. Обнаружение лиц можно рассматривать как частный случай обнаружения классов объектов. При обнаружении класса объектов задача состоит в том, чтобы найти расположение и размеры всех объектов на изображении, принадлежащих данному классу. Примеры включают верхнюю часть туловища, пешеходов и автомобили. Алгоритмы распознавания лиц фокусируются на распознавании фронтальных человеческих лиц. Это аналогично обнаружению изображения, при котором изображение человека сопоставляется по крупицам. Изображение соответствует изображениям, хранящимся в базе данных. Любые изменения черт лица в базе данных сделают процесс сопоставления недействительным. Надежный подход к распознаванию лиц, основанный на генетическом алгоритме и методе собственного лица. изображение. Затем генетический алгоритм используется для создания всех возможных областей лица, включая брови, радужную оболочку, ноздри и уголки рта. Каждое возможное лицо-кандидат нормализуется, чтобы уменьшить как световой эффект, вызванный неравномерным освещением; и эффект гофрирования, возникающий из-за движения головы. Значение пригодности каждого кандидата измеряется на основе его проекции на собственные грани. После ряда итераций все лица-кандидаты с высоким значением пригодности выбираются для дальнейшей проверки. На этом этапе измеряется симметрия лица и проверяется наличие различных черт лица для каждого лица-кандидата. Цифровая обработка изображений Цифровая обработка изображений — это использование цифрового компьютера для обработки цифровых изображений с помощью алгоритма. Как подкатегория или область цифровой обработки сигналов цифровая обработка изображений имеет много преимуществ по сравнению с аналоговой обработкой изображений. Это позволяет применять гораздо более широкий спектр алгоритмов к входным данным и позволяет избежать таких проблем, как нарастание шума и искажений во время обработки. Поскольку изображения определяются в двух измерениях (возможно, в большем), цифровая обработка изображений может быть смоделирована в виде многомерных систем. На создание и развитие цифровой обработки изображений в основном влияют три фактора: во-первых, развитие компьютеров; во-вторых, развитие математики (особенно создание и совершенствование теории дискретной математики); в-третьих, увеличился спрос на широкий спектр приложений в области окружающей среды, сельского хозяйства, вооруженных сил, промышленности и медицины. Важным достижением в технологии сжатия цифровых изображений стало дискретное косинусное преобразование (DCT) — метод сжатия с потерями, впервые предложенный Насиром Ахмедом в 1972 году. Сжатие DCT стало основой для JPEG, который был представлен Объединенной группой экспертов по фотографии в 1992 году. JPEG сжимает изображения до файлов гораздо меньшего размера и стал наиболее широко используемым форматом файлов изображений в Интернете. Его высокоэффективный алгоритм сжатия DCT в значительной степени способствовал широкому распространению цифровых изображений и цифровых фотографий: по состоянию на 2015 год каждый день создавалось несколько миллиардов изображений JPEG.

Распознавание лиц

Распознавание лиц — это компьютерная технология, используемая в различных приложениях для идентификации человеческих лиц на цифровых изображениях. Обнаружение лиц также относится к психологическому процессу, с помощью которого люди находят лица в визуальной сцене и обращают на них внимание. Обнаружение лиц можно рассматривать как частный случай обнаружения классов объектов. При обнаружении класса объектов задача состоит в том, чтобы найти расположение и размеры всех объектов на изображении, принадлежащих данному классу. Примеры включают верхнюю часть туловища, пешеходов и автомобили. Алгоритмы распознавания лиц фокусируются на распознавании фронтальных человеческих лиц. Это аналогично обнаружению изображения, при котором изображение человека сопоставляется по крупицам. Изображение соответствует изображениям, хранящимся в базе данных. Любые изменения черт лица в базе данных сделают процесс сопоставления недействительным. Надежный подход к распознаванию лиц, основанный на генетическом алгоритме и методе собственного лица. изображение. Затем генетический алгоритм используется для создания всех возможных областей лица, включая брови, радужную оболочку, ноздри и уголки рта. Каждое возможное лицо-кандидат нормализуется, чтобы уменьшить как световой эффект, вызванный неравномерным освещением; и эффект гофрирования, возникающий из-за движения головы. Значение пригодности каждого кандидата измеряется на основе его проекции на собственные грани. После ряда итераций все лица-кандидаты с высоким значением пригодности выбираются для дальнейшей проверки. На этом этапе измеряется симметрия лица и проверяется наличие различных черт лица для каждого лица-кандидата.

Цифровая обработка изображений

Цифровая обработка изображений — это использование цифрового компьютера для обработки цифровых изображений с помощью алгоритма. Как подкатегория или область цифровой обработки сигналов цифровая обработка изображений имеет много преимуществ по сравнению с аналоговой обработкой изображений. Это позволяет применять гораздо более широкий спектр алгоритмов к входным данным и позволяет избежать таких проблем, как нарастание шума и искажений во время обработки. Поскольку изображения определяются в двух измерениях (возможно, в большем), цифровая обработка изображений может быть смоделирована в виде многомерных систем. На создание и развитие цифровой обработки изображений в основном влияют три фактора: во-первых, развитие компьютеров; во-вторых, развитие математики (особенно создание и совершенствование теории дискретной математики); в-третьих, увеличился спрос на широкий спектр приложений в области окружающей среды, сельского хозяйства, вооруженных сил, промышленности и медицины. Важным достижением в технологии сжатия цифровых изображений стало дискретное косинусное преобразование (DCT) — метод сжатия с потерями, впервые предложенный Насиром Ахмедом в 1972 году. Сжатие DCT стало основой для JPEG, который был представлен Объединенной группой экспертов по фотографии в 1992 году. JPEG сжимает изображения до файлов гораздо меньшего размера и стал наиболее широко используемым форматом файлов изображений в Интернете. Его высокоэффективный алгоритм сжатия DCT в значительной степени способствовал широкому распространению цифровых изображений и цифровых фотографий: по состоянию на 2015 год каждый день создавалось несколько миллиардов изображений JPEG.

Предварительная обработка набора данных

Обнаружение эмоций: анализ эмоций — это метод определения и оценки эмоций, передаваемых в текстовых данных. Обнаружение и классификация эмоций — это простые задачи, которые можно выполнить на основе эмоций, переданных в тексте, таких как страх, ярость, счастье, печаль, привязанность, мотивация или нейтральность.

Следите за мной в «twitter», «instagram», «linkedin», «Github».

Распознавание лиц

Проект Emotion Anamysis с использованием Python и машинного обучения.

Анализ эмоций — это процесс выявления и анализа основных эмоций, выраженных в текстовых данных. Это легко сделать…