Read more
El reconocimiento de emociones humanas a partir de imágenes faciales basado en el análisis textural y el clasificador lineal. El reconocimiento automático de la expresión facial (FER) desempeña un papel importante en los sistemas de HCI para medir las emociones de las personas ha dominado la psicología al vincular las expresiones a un grupo de emociones básicas (es decir, ira, asco, miedo, felicidad, tristeza y sorpresa). El sistema de reconocimiento implica la detección de rostros, la extracción y selección de características y, por último, la clasificación. El módulo de detección de rostros se utilizará para obtener imágenes de rostros, que tienen una intensidad normalizada, son uniformes en tamaño y forma y representan sólo la región del rostro. Las características óptimas se seleccionan mediante un algoritmo de mínima redundancia y máxima relevancia basado en la información mutua (MI). El método de cociente de información mutua (MIQ) para la selección de características se adopta para seleccionar las características óptimas.
About the author
Dr. K. Prasanthi Jasmine, Professor in the Department of Electronics and Communication Engineering, Andhra Loyola Institute of Engineering and Technology, Vijayawada. Pursued her Doctorate (Ph.D) from Andhra University with specialization in Image Processing and M. Tech from Osmania University. She has a professional experience of 20 years.
