Group Emotion Recognition - Detect Face Expression İndir

Group Emotion Recognition

Bu proje bir grubun algılanan duygularını Olumlu , Neutral veya Negatif .
Duygu Tanıma İhtiyacı

Öyleyse, öncelikle, neden duygu tanımaya ihtiyacımız var?

Duygu tanıma önemlidir -

- Kullanıcının deneyimini, müşteri, öğrenci veya genel hizmet kullanıcısı olarak geliştirmek için.

- Kullanıcıdan geri bildirimde bulunmak için resmen ve sürekli olarak soru sormaya gerek kalmadan hizmetlerin iyileştirilmesine yardımcı olabilir.

- Ayrıca, kamu güvenliği, sağlık hizmetleri veya yardımcı teknolojide otomatik duygu tanıma özelliğini kullanmak, insanların daha güvenli bir ortamda yaşamalarını veya engelli veya diğer sağlık koşullarının etkilerini azaltarak, insanların yaşam kalitesini önemli ölçüde artırabilir. / p>
Duygu Tanıma Uygulamaları

Duygu Tanıma'nın kalabalık analitiği, sosyal medya, pazarlama, olay tespiti ve özetlemesi, kamu güvenliği, insan-bilgisayar etkileşimi, dijital güvenlik gözetimi, sokak analitiği, görüntü alımı, vb. uygulamaları vardır.

Grup İfade Tanıma'nın Yükselişi

Bir grup insan için duygu tanıma sorunu daha az araştırılmıştır, ancak sosyal etkinliklere katılan insan gruplarının resimlerini içeren sosyal paylaşım sitelerinde mevcut olan büyük miktarda veri nedeniyle popülerlik kazanmaktadır.
Grup İfadesi Tanıma'nın karşılaştığı zorluklar

Grup duygularını tanıma, baş ve vücut gibi engeller, farklılıklar, tıkanmalar, değişken aydınlatma koşulları, oyuncuların değişimi, çeşitli iç ve dış mekan ayarları ve görüntü kalitesi gibi engellerden dolayı zor bir sorundur.

yaklaşım

Bizim çözümümüz iki grubun (paralel olarak çalışan) bütünleştirildiği bir boru hattı temelli yaklaşımdır: aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya modüller, bir grup insanın duygularının her iki aşağıdan yukarıya kullanılarak algılanabileceği fikrine dayanarak ve yukarıdan aşağıya yaklaşımlar.

- Aşağıdan yukarıya modül, ekranda mevcut olan yüzleri algılar ve çıkarır.
görüntü ve önceden eğitilmiş Deep topluluğu için girdi olarak onları geçer
Dönüşümlü Sinir Ağları (CNN'ler).

- Eşzamanlı olarak, yukarıdan aşağıya modül,
sahne ve onları tahmin eden bir Bayesian Ağı'na (BN) girdi olarak geçirir.
Her sınıfın olasılıkları.

- Son boru hattında aşağıdan yukarıya doğru tahmin edilen grup duygu kategorisi
modül yukarıdan aşağıya modülde Bayesian Ağına giriş olarak iletilir
ve görüntü için genel bir tahmin elde edilir.