Group Emotion Recognition - De

একটি এআই (গভীর শিক্ষণ) অ্যাপ্লিকেশন মানুষের গ্রুপের মুখের আবেগ সনাক্ত করতে

এই প্রকল্পটি একটি গ্রুপের অনুভূত আবেগকে ইতিবাচক , নিরপেক্ষ বা নেতিবাচক ।

ইমোশন স্বীকৃতির প্রয়োজন

সুতরাং, প্রথমত, আমরা কেন আবেগ স্বীকৃতি প্রয়োজন? ?

ইমোশন স্বীকৃতি গুরুত্বপূর্ণ -

- গ্রাহক, শিক্ষার্থী, অথবা জেনেরিক পরিষেবা ব্যবহারকারী হিসাবে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে।

- আনুষ্ঠানিকভাবে এবং ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়ার জন্য অবিরত জিজ্ঞাসা না করে পরিষেবা উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে।

- এছাড়াও, জনসাধারণের নিরাপত্তা, স্বাস্থ্যসেবা, বা সহায়ক প্রযুক্তিতে স্বয়ংক্রিয় আবেগ স্বীকৃতি ব্যবহার করে, সেগুলি নিরাপদ পরিবেশে থাকতে পারে বা অক্ষমতা বা অন্যান্য স্বাস্থ্যের অবস্থার প্রভাবকে হ্রাস করে, এর ফলে মানুষের জীবনের গুণগত মান উন্নত করতে পারে। < ; / p &>

ইমোশন স্বীকৃতির অ্যাপ্লিকেশন

ইমোশন স্বীকৃতিতে ভিড় বিশ্লেষণ, সামাজিক মিডিয়া, বিপণন, ইভেন্ট সনাক্তকরণ এবং সংক্ষিপ্তীকরণ, জনসাধারণের নিরাপত্তা, মানব-কম্পিউটারের ইন্টারঅ্যাকশন, ডিজিটাল নিরাপত্তা নজরদারি, রাস্তার বিশ্লেষণ, চিত্র পুনরুদ্ধার ইত্যাদিগুলিতে অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে।

গ্রুপ ইমোশন স্বীকৃতির উত্থান

মানুষের গোষ্ঠীর জন্য আবেগ স্বীকৃতির সমস্যাটি ব্যাপকভাবে অধ্যয়ন করা হয়েছে, কিন্তু সামাজিক অনুষ্ঠানগুলিতে অংশগ্রহণকারী সামাজিক গোষ্ঠীগুলির চিত্র সম্বলিত সামাজিক নেটওয়ার্কিং সাইটে প্রচুর পরিমাণে ডেটা উপলব্ধ হওয়ার কারণে এটি জনপ্রিয়তা অর্জন করছে।

গ্রুপ ইমোশন স্বীকৃতির মুখোমুখি হওয়া চ্যালেঞ্জ

গোষ্ঠীর আবেগ স্বীকৃতি হ'ল মাথা এবং শরীরের অঙ্গবিন্যাস, ঘটনা, পরিবর্তনশীল আলোচনার অবস্থা, অভিনেতাগুলির বৈচিত্র, বিভিন্ন অভ্যন্তরীণ এবং বহিরঙ্গন সেটিংস এবং চিত্রের গুণমানের মতো বাধাগুলির কারণে একটি চ্যালেঞ্জিং সমস্যা।

এই এপ্রোচ করুন

আমাদের সমাধান একটি পাইপলাইন ভিত্তিক পদ্ধতি যা দুইটি মডিউল সংহত করে (যা সমান্তরালভাবে কাজ করে): নিচের স্তরে এবং উপরে-নীচের মডিউলগুলি, এই ধারার উপর ভিত্তি করে যে লোকেদের একটি গোষ্ঠীর অনুভূতি নীচে উভয় উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং শীর্ষ-ডাউন পন্থা।

- নিচের মডিউলটি সনাক্ত করে এবং উপস্থিত থাকা পৃথক মুখগুলি সনাক্ত করে

ছবি এবং প্রাক প্রশিক্ষিত গভীর একটি ensemble ইনপুট হিসাবে তাদের পাস

কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস (সিএনএন)।

- একযোগে, শীর্ষ-ডাউন মডিউলটির সাথে যুক্ত লেবেলগুলিকে সনাক্ত করে

দৃশ্য এবং পূর্বাভাস যা একটি Bayesian নেটওয়ার্ক (BN) ইনপুট হিসাবে তাদের পাস

প্রতিটি শ্রেণীর সম্ভাবনা।

- চূড়ান্ত পাইপলাইনে, গোষ্ঠীর আবেগ বিভাগটি নিচের দিকে পূর্বাভাস দেয়

মডিউল শীর্ষ-ডাউন মডিউল মধ্যে Bayesian নেটওয়ার্ক ইনপুট হিসাবে পাস করা হয়

এবং ইমেজ জন্য একটি সামগ্রিক ভবিষ্যদ্বাণী প্রাপ্ত হয়।