Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 103,528,844

 Nhận dạng cảm xúc dựa vào mô hình kết hợp: Tín hiệu vật lý - sinh học và tín hiệu video
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Vo Thi Huong, Nguyen Thi Khanh Hong, Le Huu Duy
Nơi đăng: INTERNATIONAL JOURNAL OF ENGINEERING RESEARCH & TECHNOLOGY; Số: 30-10-2019;Từ->đến trang: 474-477;Năm: 2019
Lĩnh vực: Khoa học công nghệ; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Today, detecting and classifying emotions has become an important item of research and life. Emotion detection and classification are becoming more detailed and accurate thanks to development of various fields such as electronics, sensors or computer engineering. Emotion recognition methods are studied using different data collection methods and one of the most popular and effective methods is the use of physical – bio sensors. Physical – bio sensors -based approaches can provide accurate, sustainable biological information with external influences and interferences. Especially when compared with other approaches such as image processing, video processing. In this paper, we describe a method of classifying and assessing emotions based on a combination of signals collected from physical – bio sensors, video collection and machine learning methods. Specifically, we will describe the platform of a physical – bio signal collection system, the process of collecting information and the processing information system used to identify how emotional behavior is characterized. We have also shown that a combination of physical – bio sensors acquisition systems, video collection and machine learning methods can provide identification performance with an accuracy of 83.2%.M
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn