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Il riconoscimento delle espressioni facciali e la stima dell'età sono temi molto importanti nel campo della computer vision o dell'HCI (Human Computer Interaction) da diversi anni. L'espressione è il modo più potente per mostrare le emozioni nell'essere umano. L'espressione non solo fornisce informazioni sullo stato d'animo di una persona, ma aiuta anche in diverse applicazioni. Per questo motivo si sta studiando un sistema automatico di stima dell'espressione e dell'età che prenda in input l'immagine del volto umano e la classifichi in base a emozioni specifiche come rabbia, disgusto, paura,…mehr

Produktbeschreibung
Il riconoscimento delle espressioni facciali e la stima dell'età sono temi molto importanti nel campo della computer vision o dell'HCI (Human Computer Interaction) da diversi anni. L'espressione è il modo più potente per mostrare le emozioni nell'essere umano. L'espressione non solo fornisce informazioni sullo stato d'animo di una persona, ma aiuta anche in diverse applicazioni. Per questo motivo si sta studiando un sistema automatico di stima dell'espressione e dell'età che prenda in input l'immagine del volto umano e la classifichi in base a emozioni specifiche come rabbia, disgusto, paura, felicità, neutralità, tristezza e sorpresa e anche all'interno di gruppi di età diversi. Questo sistema consiste in tre fasi fondamentali: rilevamento del volto con pre-elaborazione, estrazione delle caratteristiche e infine classificazione.
Autorenporträt
Mme Arati Prashant Jadhav a obtenu une maîtrise en électronique à l'université Shivaji de Kolhapur, en Inde. Elle travaille actuellement en tant que professeur adjoint au Sharad Institute of Technology COE, yadrav, Ichalkaranji, Inde. Elle a plus de 4 ans d'expérience dans l'enseignement. Son domaine de spécialisation est l'ingénierie de la communication, le traitement des images.