Sistema di rilevamento dello stato d'animo tramite l'utilizzo varie tecniche riduzione delle dimensioni

Le espressioni facciali naturali sono comuni nelle interazioni sociali tra le persone e sono utili per fornire un contesto emotivo all'interazione e per comunicare le intenzioni sociali. Questo progetto illustra un'idea relativa al rilevamento di un volto umano sconosciuto da immagini in ingresso e al riconoscimento del suo stato d'animo attuale. L'obiettivo di questo lavoro di ricerca è che lo stato psicologico fornisca informazioni su alcuni disturbi utili per la diagnosi di depressione, mania o schizofrenia. L'eliminazione degli errori dovuti ai riflessi nell'immagine non è stata implementata, ma gli algoritmi utilizzati in questo progetto sono computazionalmente efficienti per risolvere gli errori. In questo progetto ci si impegna anche a migliorare il tasso di riconoscimento del rilevamento dello stato d'animo adottando una metodologia unica. In questo lavoro di ricerca abbiamo identificato sette diversi stati d'animo da riconoscere: gioia, paura, disprezzo, tristezza, disgusto, rabbia e stupore. L'Analisi delle Componenti Principali (PCA) è implementata con l'algoritmo FisherFace per riconoscere i diversi stati d'animo. La parte principale di questo progetto consiste nel riconoscere con elevata accuratezza gli stati d'animo facciali presenti in uno dei dati del database.

Pagina's: 76, Paperback, Edizioni Sapienza