Preview

Доклады БГУИР

Расширенный поиск

МЕТОД РАСПОЗНАВАНИЯ ЭМОЦИЙ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КЛЮЧЕВЫХ РАССТОЯНИЙ

Полный текст:

Аннотация

Предложен метод распознавания эмоций человека по изображению его лица. В основе метода лежит разработанная статистическая модель эмоций, а также вероятностный алгоритм, основанный на наивном байесовском классификаторе. В качестве математической модели задачи применяется модель активного образа, которая основана на оценке расстояний между наборами ключевых точек.

Об авторе

А. В. Жабинский
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь


Список литературы

1. Mehrabian A. // Psychology Today. 1968. Vol. 2 (11). P. 52.

2. Mase K. // IAPR Workshop on Machine Vision and Applications. Tokyo, 1990. P. 195-198.

3. Tao H., Huang T. S. // IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Santa Barbara, 23-25 June, 1998.

4. Cohen I., Huang T.S., Garg A. // Neural Information Processing Systems. 2000. Vol. 2.

5. Экман П. Психология лжи. СПб, 2009.

6. Khan M.I., Bhuiyan A. // International Journal of Computer Science and Network Security. 2009. № 9. P. 300-306.

7. Cootes T.F., Edwards G.J., Taylor C.J. // In Proc. European Conf. on Computer Vision. 1998. Vol. 2. P. 484-498.

8. Matthews I., Baker S. // International journal of computer vision. 2004. Vol. 60 (2). P. 135-164.

9. Ratliff M. S. Active appearance models for affect recognition using facial expressions: thesis by MD in CS. Wilmington, 2010.

10. Экман П., Дарвин Ч. О выражении эмоций у человека и животных. СПб, 2013.

11. Saragih: Главная страница. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://jsaragih.org. - Дата доступа: 16.04.2013.


Для цитирования:


Жабинский А.В. МЕТОД РАСПОЗНАВАНИЯ ЭМОЦИЙ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КЛЮЧЕВЫХ РАССТОЯНИЙ. Доклады БГУИР. 2014;(1):59-64.

For citation:


Zhabinski A.V. METHOD OF EMOTION RECOGNITION USING model of key distance distribution. Doklady BGUIR. 2014;(1):59-64. (In Russ.)

Просмотров: 44


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-7648 (Print)
ISSN 2708-0382 (Online)