A Local Approach for Negative Emotion Detection
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
A Local Approach for Negative Emotion Detection
Auteur(s) :
Lablack, Adel [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Danisman, Taner [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Bilasco, Ioan Marius [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Université de Lille, Sciences et Technologies
Djeraba, Chaabane [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Institut de Recherche sur les Composants logiciels et matériels pour l'Information et la Communication Avancée - UAR 3380 [IRCICA]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
FOX MIIRE [LIFL]
Danisman, Taner [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Bilasco, Ioan Marius [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Université de Lille, Sciences et Technologies
Djeraba, Chaabane [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Institut de Recherche sur les Composants logiciels et matériels pour l'Information et la Communication Avancée - UAR 3380 [IRCICA]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Titre de la manifestation scientifique :
International Conference on Pattern Recognition
Ville :
Stockholm
Pays :
Suède
Date de début de la manifestation scientifique :
2014-08-24
Date de publication :
2014-08-25
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Résumé en anglais : [en]
Recognizing human facial expression and emotion by computer is an interesting and challenging problem. In this paper, we propose a method for recognizing negative emotions through an appropriate representation of facial ...
Lire la suite >Recognizing human facial expression and emotion by computer is an interesting and challenging problem. In this paper, we propose a method for recognizing negative emotions through an appropriate representation of facial features from relevant face regions displayed in video streams and still images. A measure that is sensitive to facial movements is used in predefined regions of interest to detect the negative emotions. The experimentation has been performed on a standard dataset and live video streams and has showed promising results.Lire moins >
Lire la suite >Recognizing human facial expression and emotion by computer is an interesting and challenging problem. In this paper, we propose a method for recognizing negative emotions through an appropriate representation of facial features from relevant face regions displayed in video streams and still images. A measure that is sensitive to facial movements is used in predefined regions of interest to detect the negative emotions. The experimentation has been performed on a standard dataset and live video streams and has showed promising results.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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