Système de détection de l'humeur utilisant diverses techniques de réduction de dimension [French]

By Rajneesh Singla

Les expressions faciales naturelles apparaissent couramment dans les interactions sociales entre les personnes; elles sont utiles pour fournir un contexte émotionnel à l'interaction et pour communiquer des intentions sociales. Ce projet présente une idée visant à détecter un visage humain inconnu à partir d'une image d'entrée et à reconnaître son humeur du moment. L'objectif de ce travail de recherche est que l'état psychologique, en fournissant des informations sur certains troubles, aide au diagnostic de la dépression, de la manie ou de la schizophrénie. L'élimination des erreurs dues aux reflets dans l'image n'a pas été mise en oeuvre, mais les algorithmes utilisés dans ce projet sont suffisamment efficaces sur le plan informatique pour résoudre ces erreurs. Des efforts sont également déployés dans ce projet pour améliorer le taux de reconnaissance de la détection de l'humeur en adoptant une méthodologie unique. Dans ce travail de recherche, nous avons retenu sept humeurs différentes à reconnaître: joie, peur, mépris, tristesse, dégoût, colère et étonnement. L'analyse en composantes principales (ACP) est mise en oeuvre avec l'algorithme FisherFace pour reconnaître les différentes humeurs. L'objectif principal de ce projet est de reconnaître avec une grande précision les humeurs faciales émotionnelles présentes dans l'une des bases de données.

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: 6209852564
• ISBN13: 9786209852565
• Release Date: March 2026
• Publisher: Editions Notre Savoir
• Length: 80 Pages
• Weight: 0.26 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"