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

Langue : anglais

Edité par 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 réf. du vendeur 9786203583564

Titre
Deep Learning Based Emotion Recognition for Image and Video Signals : Matlab Implementation
Auteur
Arselan Ashraf
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing
Année de publication
2021
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6203583561
ISBN à 13 chiffres
9786203583564
Poids de l'article
203 grammes
Dimensions
220x150x9 mm

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