Erkennung von Gesichtsemotionen mit Hilfe eines neuronalen Faltungsnetzwerks

Dieses Buch fasst die Erkennung von Gesichtsausdrücken und die Identifizierung von Emotionen anhand eines Gesichtsbildes zusammen, das Ausdruck der Aktivität und Persönlichkeit eines Menschen ist. Im 20. Jahrhundert definierten die amerikanischen Psychologen Ekman und Friesen sechs grundlegende Emotionen (Wut, Angst, Ekel, Traurigkeit, Überraschung und Glück), die in allen Kulturen gleich sind. Die Erkennung von Gesichtsausdrücken hat in den letzten Jahren aufgrund ihrer Auswirkungen auf die klinische Praxis, die Sozialrobotik und die Bildung viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen . Verschiedenen Forschungsergebnissen zufolge spielen Emotionen eine wichtige Rolle in der Bildung. Wir haben ein Modell für ein neuronales Faltungsnetzwerk zur Erkennung von Gesichtsausdrücken bei Schülern vorgestellt . Das vorgeschlagene Modell umfasst 4 Faltungsschichten, 4 Max-Pooling-Schichten und 2 vollständig verbundene Schichten. Das System erkennt Gesichter aus den Eingabebildern der Schüler mithilfe eines Haar-ähnlichen Detektors und klassifiziert sie in sieben Gesichtsausdrücke: Überraschung, Angst, Ekel, Traurigkeit, Freude, Ärger und Neutralität.

Autorentext

Dr. M. Aravind Kumar obtained B. Tech Degree in ECE, M.Tech Degree in VLSI System Design from JNTUH, and Ph.D. from GITAM University, Visakhapatnam. He is working at the WEST GODAVARI INSTITUTE OF SCIENCE AND ENGINEERING as a Principal. He has 16 years of teaching experience. He is a Life member of FIE, ISTE, IETE, SCIEI, UACEE, and IAENG.