Erkennung menschlicher Emotionen aus Gesichtsbildern

Die Erkennung menschlicher Emotionen aus Gesichtsbildern auf der Grundlage von Texturanalysen und linearen Klassifikatoren. Die automatische Erkennung von Gesichtsausdrücken (FER) spielt eine wichtige Rolle in HCI-Systemen zur Messung der Emotionen von Menschen und hat die Psychologie dominiert, indem sie Ausdrücke mit einer Gruppe von Grundemotionen (d.h. Wut, Ekel, Angst, Glück, Traurigkeit und Überraschung) verknüpft. Das Erkennungssystem umfasst die Gesichtserkennung, die Extraktion und Auswahl von Merkmalen und schließlich die Klassifizierung. Das Gesichtserkennungsmodul wird verwendet, um Gesichtsbilder zu erhalten, die eine normalisierte Intensität aufweisen, einheitlich in Größe und Form sind und nur die Gesichtsregion abbilden. Die optimalen Merkmale werden mithilfe des Algorithmus für minimale Redundanz und maximale Relevanz auf der Grundlage der gegenseitigen Information (MI) ausgewählt. Für die Auswahl der optimalen Merkmale wird die Methode des gegenseitigen Informationsquotienten (MIQ) verwendet.