Deep Learning Based Emotion Recognition for Image and Video Signals : Matlab Implementation

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2021

6203583561 / 9786203583564

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Emotion recognition utilizing pictures, videos, or speech as input is considered an intriguing issue in the research field over certain years. The introduction of deep learning procedures like the Convolutional Neural Networks (CNN) has made emotion recognition achieve promising outcomes. This book is carried out to develop an image and video-based emotion recognition model using CNN for automatic feature extraction and classification with Matlab sample codes. Five emotions are considered for recognition: angry, happy, neutral, sad, and surprise, compared to previous algorithms. Different pre-processing steps have been carried over data samples, followed by the popular and efficient Viola-Jones algorithm for face detection. Evaluating results using confusion matrix, accuracy, F1-score, precision, and recall shows that video-based datasets obtained more promising results than image-based datasets.

N° de ref. del artículo 9786203583564

Título
Deep Learning Based Emotion Recognition for Image and Video Signals : Matlab Implementation
Autor
Arselan Ashraf
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing
Año de publicación
2021
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6203583561
ISBN 13
9786203583564
Peso del artículo
203 gramos
Dimensiones
220x150x9 mm

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