Emotion Recognition - Amit Konar

Книга "Emotion Recognition" является своевременным изданием, посвященным основам и текущим научным направлениям в области распознавания эмоций по выражению лица, голосу, жестам и биопотенциальным сигналам. Книга предоставляет всестороннее исследование методологии исследования различных модальностей распознавания эмоций. Особенное внимание уделяется выбору признаков, сокращению признаков, проектированию классификаторов и многомодальному объединению для улучшения производительности классификаторов эмоций. Несколько экспертов написали эту книгу, включив в нее несколько инструментов и техник, таких как динамические байесовы сети, нейронные сети, скрытые марковские модели, грубые множества, нечеткие множества второго типа, метод опорных векторов и их применение в распознавании эмоций по различным модальностям. Книга заканчивается обсуждением распознавания эмоций в автомобильной отрасли для определения стресса и гнева водителей, ответственных за снижение их производительности и способности управлять автомобилем. В различных областях, включая психотерапию, биомедицину и безопасность в правительственных, общественных и частных организациях, возрастает потребность в распознавании эмоций. Важность распознавания эмоций получила

В этой своевременной книге рассматриваются основы и современные направления исследования по распознаванию эмоций по выражению лица, голосу, жестам и сигналам биопотенциала. Книга предоставляет подробный разбор исследовательской методологии различных модальностей распознавания эмоций. Ключевыми темами обсуждения являются распознавание эмоций на основе выражения лица, голоса и биопотенциальных сигналов. Особое внимание уделено выбору и сокращению признаков, дизайну классификатора и интеграции данных в разных модальностях для улучшения показателей классифицирующих моделей. Написанная несколькими специалистами, книга содержит несколько инструментов и методик, включая динамические байесовские сети, нейронные сети, скрытые марковские модели, грубые множества, нечеткие множества типа 2, искусственные нейронные сети и их приложения в распознавании эмоций с помощью разных методов. Завершается обсуждение распознаванием эмоций в автомобильных областях для определения стресса и гнева водителей, залогом ухудшения их работы и вождения. Растущий спрос на распознавание эмоций проявляется в различных областях, включая психотерапию, медицину и безопасность, соблюдаемую государственными, общественными и частными организациями. Приоритетность изучения распознавания эмоций была определена в индустрии, например, компанией "Hewlett Packard" при создании и развитии интерфейса человека и компьютера следующего поколения (HCI). Книга "Распознавание эмоций: подход к анализу паттернов" вызовет большой интерес в среде исследователей, аспирантов и практиков, так как она представляет как основы, так и новшества в области распознавания эмоций в одном объемном издании, предлагает глубокое и проницательное введение в данную тему с применением вычислительных методов из разных сфер, стимулирует молодых исследователей готовиться к своим собственным исследованиям и указывает направление будущих исследований при помощи новых технологий, таких, как Microsoft Kinect и системы ЭЭГ.

Эта своевременная книга содержит основы и современные направления исследования распознавания эмоций по выражению лица, голосу, жестам и сигналам биопотенциалов. В ней представлено всеобъемлющее исследование в области методики разных модальностей распознавания эмоций. Основные темы обсуждений включают распознавание эмоций на основе выражения лица, голоса и биопотенциальных сигналов. Особое внимание уделяется отбору и сокращению признаков, конструкции классификатора и мультимодальному объединению для повышения производительности эмотивных классификаторов. Представленная авторами этой книги, книга включает несколько инструментальных средств и методов, включая динамические байесовские сети, нейронные сети, скрытые марковские модели, грубые множества, нечеткие множества типа 2, машины опорных векторов и их применение в распознавании эмоций различными способами. Книга, наконец, обсуждает распознавание эмоций в автомобильной индустрии, чтобы определить стресс и гнев водителей, которые, как предполагается, влияют на ухудшение их профессиональных навыков и способностей для вождения. Существует растущий спрос на распознавание эмоций во все больших областях, включающих психотерапию, биомедицину и безопасность в государственных, общественных и коммерческих учреждениях. Понимание важности распознавания эмоций получило приоритет в промышленности, включая компанию "Hewlett Packard" при проектировании и создании систем человеческого компьютерного интерфейса следующего поколения (HCI). "Распознавание эмоций: подход анализа паттернов" будет очень интересен исследователям, выпускникам и практикующим специалистам, поскольку предлагает как основы, так и достижения в распознавании эмоций в едином томе, предоставляет глубокое осмысленное представление об этом предмете, в том числе, используя компьютерные инструменты различных областей, стимулирует молодых исследователей и подготавливает их к собственным исследованиям, а также показывает направление будущих исследований с использованием новых технологий, таких, как система Microsoft Kinect и системы электроэнцефалографии.

Электронная Книга «Emotion Recognition» написана автором Amit Konar в году.

Минимальный возраст читателя: 0

Язык: Английский

ISBN: 9781118910610

A timely book containing foundations and current research directions on emotion recognition by facial expression, voice, gesture and biopotential signals This book provides a comprehensive examination of the research methodology of different modalities of emotion recognition. Key topics of discussion include facial expression, voice and biopotential signal-based emotion recognition. Special emphasis is given to feature selection, feature reduction, classifier design and multi-modal fusion to improve performance of emotion-classifiers. Written by several experts, the book includes several tools and techniques, including dynamic Bayesian networks, neural nets, hidden Markov model, rough sets, type-2 fuzzy sets, support vector machines and their applications in emotion recognition by different modalities. The book ends with a discussion on emotion recognition in automotive fields to determine stress and anger of the drivers, responsible for degradation of their performance and driving-ability. There is an increasing demand of emotion recognition in diverse fields, including psycho-therapy, bio-medicine and security in government, public and private agencies. The importance of emotion recognition has been given priority by industries including Hewlett Packard in the design and development of the next generation human-computer interface (HCI) systems. Emotion Recognition: A Pattern Analysis Approach would be of great interest to researchers, graduate students and practitioners, as the book Offers both foundations and advances on emotion recognition in a single volume Provides a thorough and insightful introduction to the subject by utilizing computational tools of diverse domains Inspires young researchers to prepare themselves for their own research Demonstrates direction of future research through new technologies, such as Microsoft Kinect, EEG systems etc.