Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Mô hình Deep Learning trong nhận diện cảm xúc và cảnh báo stress
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Mô hình Deep Learning trong nhận diện cảm xúc và cảnh báo stress
Xuân Hiếu
30
3
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài viết Mô hình Deep Learning trong nhận diện cảm xúc và cảnh báo stress áp dụng mạng nơ ron CNN để xây dựng hệ thống nhận diện cảm xúc khuôn mặt. Hệ thống được thiết kế dựa trên kiến trúc Lenet 5 có cải tiến ở một số điểm để tăng hiệu suất cũng như thời gian huấn luyện. Đồng thời, hệ thống nhận diện cảm xúc và cảnh báo stress được xây dựng trên thiết bị di động. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2022. ISBN 978-604-82-7001-8 MÔ HÌNH DEEP LEARNING TRONG NHẬN DIỆN CẢM XÚC VÀ CẢNH BÁO STRESS Trần Thị Ngân1 Nguyễn Văn Dũng1 1 Trường Đại học Thủy lợi email ngantt@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU giúp cho chúng ta xây dựng được những hệ Khuôn mặt là một trọng tâm chính trong thống thông minh với độ chính xác cao. CNN mối quan hệ giao tiếp trong xã hội. Biểu áp dụng trong nhận dạng cảm xúc khuôn mặt cảm khuôn mặt đóng vai trò quan trọng cũng là một trong những giải pháp tốt trong trong việc truyền tải bản sắc riêng và cảm thị giác máy tính giao tiếp người máy xúc của con người. Biểu hiện trên khuôn trong xu thế hiện nay 3 . mặt là cách biểu đạt và trực tiếp nhất để Trong bài báo này chúng tôi áp dụng giao tiếp cảm xúc ở người. Tuy nhiên mặc mạng nơ ron CNN để xây dựng hệ thống dù nét mặt có thể dễ dàng nhận ra bởi con nhận diện cảm xúc khuôn mặt. Hệ thống người nhưng nhận dạng khuôn mặt đáng được thiết kế dựa trên kiến trúc Lenet 5 có tin cậy bằng máy vẫn là một thách thức lớn. cải tiến ở một số điểm để tăng hiệu suất cũng Hơn nữa nó là một vấn đề thú vị và đầy thử như thời gian huấn luyện. Đồng thời hệ thách do phạm vi rộng của các ứng dụng thống nhận diện cảm xúc và cảnh báo stress như tương tác giữa con người và máy tính được xây dựng trên thiết bị di động. nhận dạng hình mẫu phân loại hình ảnh và 2. MÔ HÌNH MẠNG CNN TRONG NHẬN nhiều lĩnh vực khác. Ngoài ra ảnh khuôn DIỆN CẢM XÚC KHUÔN MẶT mặt trong thực tế còn chứa đựng rất nhiều vấn đề như độ sáng độ nhòe mờ độ Hệ thống nhận diện cảm xúc dựa trên nhiễu độ phân giải góc ảnh tầm nhìn khuôn mặt bằng mô hình CNN được thực Hệ thống nhận diện cảm xúc qua khuôn hiện thông qua các bước chính được minh mặt bằng phương pháp truyền thống sẽ xử lý họa trong Hình 1 dưới đây. bài toán với các giai đoạn tiền xử lý hình bức ảnh khuôn mặt trích chọn đặc trưng của bức ảnh và tiến hành phân loại 1 2 . Từ các nghiên cứu đã có hệ thống nhận dạng cảm xúc qua khuôn mặt thực hiện bằng các giai .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Một mô hình deep learning hiệu quả cho bài toán nhận dạng mống mắt
Ứng dụng deep learning và mô hình toán thủy văn vào dự báo dòng chảy lũ
Mô hình Deep Learning trong nhận diện cảm xúc và cảnh báo stress
Một mô hình deep learning nhẹ cho bài toán nhận dạng tuổi và giới tính sử dụng mạng CNN
Ứng dụng Deep Learning cho bài toán phân lớp hình ảnh xe máy
Đánh giá các phương pháp dựa trên deep learning cho bài toán phát hiện logo
Nghiên cứu và ứng dụng Deep Learning trong tổng hợp ý kiến khách hàng điện tử: Trường hợp bài toán dịch vụ khách sạn
Nhận dạng tấm pin mặt trời bị lỗi dựa trên hình ảnh điện phát quang bằng deep learning
Nhận dạng hình ảnh tự nhiên sử dụng mô hình mạng Neuron tích chập
Tổng hợp tiếng nói tiếng Việt dựa trên mạng CNN với tập dữ liệu hạn chế
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.