Group Emotion Recognition - De

이 프로젝트는 그룹의인지 된 감정을 긍정적 인 , 중립 또는 제외 어 .

감정 인식의 필요성

따라서 우선 감정 인식이 필요한 이유는 무엇입니까?

감정 인식은 중요합니다.

- 고객, 학습자 또는 일반 서비스 사용자로서 사용자의 경험을 향상시킬 수 있습니다.

- 공식적으로 그리고 지속적으로 사용자에게 의견을 물을 필요없이 서비스를 개선 할 수 있습니다.

- 또한 공공 안전, 의료 또는 보조 기술에서 자동 감정 인식을 사용하여 사람들의 삶의 질을 크게 향상시켜보다 안전한 환경에서 살 수 있도록하거나 장애 또는 기타 건강 상태가 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. < / p>

감정 인식 응용 프로그램

감정 인식은 군중 분석, 소셜 미디어, 마케팅, 이벤트 감지 및 요약, 공공 안전, 휴먼 - 컴퓨터 상호 작용, 디지털 보안 감시, 거리 분석, 이미지 검색 등에 응용 프로그램을 제공합니다.

그룹 감정 인지도 상승

사람들의 감정 인식 문제는 광범위하게 연구되지는 않았지만 사교 모임에 참여하는 사람들의 이미지를 포함하는 소셜 네트워킹 사이트에서 사용할 수있는 방대한 양의 데이터로 인해 인기를 얻고 있습니다.

그룹 감정 인식 문제

그룹 감정 인식은 머리와 몸의 포즈 변화, 교합, 가변 조명 조건, 배우의 다양성, 다양한 실내 및 실외 설정 및 이미지 품질과 같은 장애로 인해 어려운 문제입니다.

접근

우리의 솔루션은 두 가지 모듈 (병렬로 작동)을 통합 한 파이프 라인 기반 접근 방식입니다. 상향식 및 하향식 모듈은 상향식과 하향식 모듈을 모두 사용하여 그룹의 감정을 추론 할 수 있다는 생각에 기반합니다 하향식 접근 방식.

- 상향식 모듈은

이미지를 입력하고 사전 훈련 된 Deep의 앙상블에 전달합니다.

Convolutional Neural Networks (CNNs).

- 동시에, 하향식 모듈은

장면을 예측하여 베이지안 네트워크 (BN)에 입력으로 전달합니다

각 클래스의 확률.

- 최종 파이프 라인에서 상향식으로 예측 된 그룹 감정 카테고리

모듈은 하향식 모듈의 베이지안 네트워크에 입력으로 전달됩니다

이미지에 대한 전반적인 예측이 이루어집니다.