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자료유형
학술저널
저자정보
Kyuhong Lee (Chung-Ang University) Taeyong Kim (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소MINT Moving Image & Technology (MINT) MINT: Moving Image & Technology, Vol.2, No.4
발행연도
2022.11
수록면
7 - 11 (5page)
DOI
10.15323/MINT.2022.11.2.4.7

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Emotional inference by recognizing facial expressions in an image or video has been actively conducted for several years, for example, visual emotion recognition and emotional state recognition. The limitations of illumination conditions, variations of head poses, and partial occlusion are the most challenging problems in image processing. Furthermore, recognizing and inferring insignificant objects in the background is complex. These factors degrade performance. We collected evidence from human sensing through a psychological approach rather than a numerical approach, and converted it into a language through fuzzy theory. This can not only be intuitively explained, but it is also possible to evaluate and analyze numerically. The predicted inference accuracy increased by approximately 9.7% compared with the simple average method.
#Face expression recognition (FER) #Fuzzy logic #Emotional expression #Classification #Real-world conditions

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Studies
3. Specific Requirements
4. Experimental Results
5. Conclusion
References

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Kyuhong Lee ,  Taeyong Kim Moving Image & Technology (MINT) 2022 .05

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-688-000219792