فایل ورد کامل تشخیص ابراز احساسات غیر ارادی چهره

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تشخیص ابراز احساسات غیر ارادی چهره،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۶ صفحه

VII. نتیجه گیری
پیشرفت در قدرت پردازش کامپیوتر و الگوریتم های در حال ظهور نشانگر راه های جدید پیش بینی تعامل کامپیوتر انسان (Human Computer Interaction) است. با تشخیص هیجانات خودکار، یک کامپیوتر می تواند به جای به پاسخ ساده به دستورات کاربر پاسخ مناسبی به حالت هیجانی او دهد. به این ترتیب، ماهیت تعاملات کامپیوتر اصیل تر، متقاعد کننده و معنی دار می شود. علاوه بر این، شناخت هیجانات خودکار می تواند تا حد زیادی بهره وری و عینیت از مطالعات مربوط به هیجانات انجام شده در آموزش و پرورش، روانشناسی و روانپزشکی بهبود بخشد.
در این مقاله ما به بررسی تشخیص حالات هیجانی چهره که در یک وضعیت واقعی گفتگوی انسان، مصاحبه دلبستگی بزرگسالان (AAI) رخ می دهد، پرداختیم. از آنجا که حالات غیر هیجانی چهره را توضیح مشخصی در مطالعات روانی ندارد و برای نمایش گران قیمت هستند، ما این تشخیص حالات هیجانی چهره را به عنوان یک مسئله طبقه بندی یک کلاسه تلقی می کنیم که به منظور توصیف داده های مورد نظر (یعنی حالات هیجانی چهره) و تشخیص آن ها از نقاط پرت (یعنی حالات غیر هیجانی چهره) می باشند. در کار ما از این مقاله، ما توصیف داده های تراکم گاوسی و توصیف داده های حمایت برداری را به کار گرفتیم، و عملکرد آن ها را مطابق با طبقه بندی کننده های دو کلاسه (طبقه بندی کننده گاوسی بیزی (Bayesian Gaussian) و طبقه بندی کننده حمایت برداری (support vector)) را مقایسه نمودیم. آزمایش های اولیه ما بر روی داده های AAI نشان می دهد که روش های طبقه بندی یک کلاسه می تواند به یک تعادل خوبی بین هزینه و عملکرد شناخت برسد.

عنوان انگلیسی:Spontaneous Emotional Facial Expression Detection~~en~~

VII. CONCLUSION Advances in computer processing power and emerging algorithms are providing new ways of envisioning Human Computer Interaction. With an automatic emotion recognizer, a computer can respond appropriately to the user’s affective state rather than simply responding to user commands. In this way, the nature of the computer interactions would become more authentic, persuasive, and meaningful. In addition, automatic emotion recognition can greatly improve the efficiency and objectivity of emotion-related studies in education, psychology and psychiatry. In this paper, we explored detecting emotional facial expressions occurred in a realistic human conversation setting—the Adult Attachment Interview (AAI). Because non-emotional facial expressions do not have distinct description in psychological studies and are expensive to represent, we treat this emotional facial expression detection as a one-class classification problem which is to describe target data (i.e. emotional facial expressions) and distinguish them from outliers (i.e. non-emotional ones). In our work of this paper, we apply Gaussian density data description and support vector data description, and compare their performance with corresponding two-class classifiers (Bayesian Gaussian classifier and support vector classifier). Our preliminary experiments on the AAI data suggest that one-class classification methods can reach a good balance between cost and recognition performance.

$$en!!