کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6854750 | 1437594 | 2018 | 56 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
User action and facial expression recognition for error detection system in an ambient assisted environment
ترجمه فارسی عنوان
عملکردهای کاربر و تشخیص بیان صورت برای سیستم تشخیص خطا در محیط کمک محیطی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
MMIAALk-NNHCIADLPOMDPJAFFEEDMARMAmI - AMIk-Nearest Neighbors - K نزدیک ترین همسایگانPCA - PCAAmbient Intelligence - اطلاعات محرمانهActivity recognition - به رسمیت شناختن فعالیتPrincipal component analysis - تحلیل مولفههای اصلی یا PCAFear - ترسFacial expression recognition - تشخیص بیان صورتError detection - تشخیص خطاMan-machine interaction - تعامل انسان و ماشینhuman-computer interaction - تعامل انسان و کامپیوترSurprise - تعجبHog - تیراندازیSmart home - خانه هوشمندAnger - خشمHappiness - خوشحالیDecision tree - درخت تصمیمPartially observable Markov decision process - روند تصمیم گیری مارکوف به طور جزئی قابل مشاهده استRFID - سامانهٔ بازشناسی با امواج رادیویی CNN - سی ان انConvolutional neural network - شبکه عصبی همجوشیRadio frequency identification - شناسایی فرکانس رادیوییSadness - غمگینیActivity of daily living - فعالیت روزانهInformation and Communications Technology - فناوری اطلاعات و ارتباطاتICT - فناوری اطلاعات و ارتباطات SVM - ماشین بردار پشتیبانیSupport vector machine - ماشین بردار پشتیبانیAmbient assisted living - محیط زیست به زندگی کمک می کندSmart environment - محیط هوشمندCoach - مربی ورزشیHistogram equalization - مقیاس هیستوگرامIntensity normalization - نرمال شدن شدتDisgust - نفرت Histogram of oriented gradient - هیستوگرام گرادیان گراDeep learning - یادگیری عمیق
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Emotion recognition through facial expressions represents a relevant way to understand and even predict the human behavior. Thus, it has been used in various fields such as human-robot interaction and ambient assistance. Nevertheless, it remains a challenging task since expressed emotions might be affected by different parameters such as ethnic origins, age and so on. In this paper, we introduce an efficient facial expression recognition approach based on a Convolutional Neural Network architecture. Carried experimentation on five benchmark facial expression datasets confirms the efficiency of the proposed approach with recognition rates higher than 95%. In the context of ambient assistance, we introduced an error detection module using a user action recognition from Radio Frequency IDentification tags placed on various objects of daily living. The experiments performed in a smart environment show a consistent improvement of the error detection module when including facial expression recognition. Indeed, the false positive detection rate is significantly reduced by over 20%.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 112, 1 December 2018, Pages 173-189
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 112, 1 December 2018, Pages 173-189
نویسندگان
Yacine Yaddaden, Mehdi Adda, Abdenour Bouzouane, Sébastien Gaboury, Bruno Bouchard,