tailieunhanh - Một kỹ thuật nhận dạng biểu cảm khuôn mặt dựa trên mô hình chất liệu

Kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt phát hiện cảm xúc của người dựa trên các biểu hiện trên khuôn mặt của họ (vui, buồn, ghê tởm, bất ngờ, tức giận, biểu cảm sợ hãi) là kỹ thuật phát hiện đối tượng nâng cao. Bài viết này trình bày một kỹ thuật phát hiện khuôn mặt dựa trên mô hình chất liệu và nhận dạng cảm xúc. | Một kỹ thuật nhận dạng biểu cảm khuôn mặt dựa trên mô hình chất liệu Huỳnh Cao Tuấn, Đỗ Năng Toàn, Nguyễn Thanh Bình MỘT KỸ THUẬT NHẬN DẠNG BIỂU CẢM KHUÔN MẶT DỰA TRÊN MÔ HÌNH CHẤT LIỆU Huỳnh Cao Tuấn*, Đỗ Năng Toàn+, Nguyễn Thanh Bình#, Lâm Thành Hiển* + Viện Công Nghệ Thông Tin – Đại Học Quốc Gia Hà Nội # Học viện Công Nghệ Bưu chính Viễn thông * Trường Đại học Lạc Hồng Tóm tắt: Kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt phát hiện cảm xúc của người dựa trên các biểu hiện trên khuôn mặt của họ (vui, buồn, ghê tởm, bất ngờ, tức giận, biểu cảm sợ hãi) là kỹ thuật phát hiện đối tượng nâng cao. Điều này đã tìm thấy các ứng dụng trong các lĩnh vực kỹ thuật như Human-computer- Interaction (HCI) và giám sát an ninh. Nó thường yêu cầu xử lý và ra quyết định nhanh. Bài báo này trình bày một kỹ thuật phát hiện khuôn mặt dựa trên mô hình chất liệu và nhận dạng cảm xúc. Từ khóa: facical expression recognition, biometric recognition, emotion recognition I. GIỚI THIỆU Việc nhận biết biểu hiện khuôn mặt là để phát hiện cảm xúc của con người dựa trên biểu hiện. Biểu cảm trên khuôn mặt hiện đang được nghiên cứu và ứng dụng trên nhiều lĩnh vực Hình 1. Biểu đồ luồng nhận dạng biểu cảm khác nhau như: hệ thống xác lái xe an toàn với mục tiêu tự động phát hiện tình trạng mệt mỏi của người lái xe làm giảm II. TRÍCH RÚT ĐẶC TRƯNG BIỂU CẢM KHUÔN MẶT khả năng đề phòng rủi ro của người lái xe, đồng thời hệ thống 1) Mô hình hình dạng (Active Apperance Models) còn hỗ trợ đưa ra những biện pháp phù hợp để phòng tránh tai AAM (active appearance model) là một thuật toán phổ biến nạn[1], ứng dụng trong lĩnh vực y học với việc chẩn đoán các trong lĩnh vực thị giác máy nhằm mục tiêu tối ưu một mô hình biểu hiện tâm lý thông qua biểu cảm trên gương mặt, Các thống kê hình ảnh thể hiện của đối tượng vào một ảnh đầu vào nghiên cứu liên quan đến trạng thái cảm xúc như khoa học mới, kết quả của quá trình tối ưu là một bộ điểm điều khiển hành vi, tâm thần học,