فایل ورد کامل بازشناسی هیجانات 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 بازشناسی هیجانات غیر ارادی چهره،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۵ صفحه

۷ نتیجه گیری
ما به صورت معنی داری کاربرد پذیری (usability) و مساعدت کاربر (user-friendliness) ردیاب چهره (facial tracker) موجود را بهبود داده و آن را با توجه موقعیت خودکار و غیر ارادی چهره (automatic face positioning)، طبقه بندی کننده های هیجانات (emotion classier) و تجسم (visualization) توسعه دادیم.
طبقه بندی کننده هیجانات بیز ساده یا نایو بیز (Naive Bayes) ما کاملاً به خوبی عمل می نماید. عملکرد طبقه بندی کننده TAN ما همتراز با تحقیقات موجود نیست. طبقه بندی کننده یا فاقد داده های آموزشی (training data) کافی است و یا درگیر یک معضل پیاده سازی می باشد.

عنوان انگلیسی:Automatic facial emotion recognition~~en~~

۷ Conclusion

We significantly improved the usability and userfriendliness of the existing facial tracker, extending it with automatic face positioning, emotion classifiers and visualization. Our Naive Bayes emotion classi- fier performs quite well. The performance of our TAN classifier is not up to par with existing research. The classifier either lacks enough training data, or has an implementation problem. We believe that additional improvements to the system are possible. First of all we could use specialized classifiers to detect specific emotions, and combine them to improve the classification performance.

$$en!!