TAILIEUCHUNG - Tổng quan về ước lượng mức độ cảm xúc của người qua biểu cảm khuôn mặt và hướng tiếp cận dựa trên ảnh nhiệt

Bài nghiên cứu này sẽ trình bày tổng quan các công trình về nhận dạng cảm xúc kết hợp ảnh thường và ảnh nhiệt. Tiếp theo là tổng quan về những nghiên cứu mới về ước lượng mức độ cảm xúc dựa trên ảnh nhiệt. | Tổng quan về ước lượng mức độ cảm xúc của người qua biểu cảm khuôn mặt và hướng tiếp cận dựa trên ảnh nhiệt Tạp chí Khoa học Công nghệ và Thực phẩm 19 (1) (2019) 136-148 TỔNG QUAN VỀ ƢỚC LƢỢNG MỨC ĐỘ CẢM XÚC CỦA NGƢỜI QUA BIỂU CẢM KHUÔN MẶT VÀ HƢỚNG TIẾP CẬN DỰA TRÊN ẢNH NHIỆT Nguyễn Phƣơng Nam, Nguyễn Viết Hƣng* Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh *Email: hungnv@ Ngày nhận bài: 09/7/2019; Ngày chấp nhận đăng: 05/9/2019 TÓM TẮT Cảm xúc là yếu tố quan trọng của con người trong giao tiếp xã hội. Trong giai đoạn công nghệ trí tuệ nhân tạo đang bùng nổ như hiện nay, phát triển hệ thống dự đoán cảm xúc của người qua khuôn mặt giúp ích rất nhiều trong giao tiếp người-máy. Phần lớn nghiên cứu hiện dựa trên nguồn dữ liệu ảnh và video màu thông thường, còn ít công trình dựa trên nguồn dữ liệu ảnh nhiệt. Ảnh nhiệt hiện đang có những đóng góp quan trọng trong lĩnh vực nhận dạng cảm xúc khi khắc phục những nhược điểm của ảnh thường như điều kiện ánh sáng, màu da, khuôn mặt không biểu cảm. Bài nghiên cứu này sẽ trình bày tổng quan các công trình về nhận dạng cảm xúc kết hợp ảnh thường và ảnh nhiệt. Tiếp theo là tổng quan về những nghiên cứu mới về ước lượng mức độ cảm xúc dựa trên ảnh nhiệt. Cuối cùng là xác định những thách thức, định hướng nghiên cứu trong lĩnh vực nhận diện cảm xúc và giao tiếp người-máy. Từ khóa: Biểu cảm khuôn mặt, phân loại cảm xúc, ước lượng mức độ cảm xúc, ảnh nhiệt; 1. GIỚI THIỆU Trong kỷ nguyên công nghệ số và sự phát triển của các ứng dụng cho công nghiệp , trao đổi thông tin giữa người và máy đóng một vai trò cực kì quan trọng. Hai nguồn thông tin chính giúp người và máy có thể trao đổi được một cách nhanh chóng và hiệu quả đó là giọng nói và hình ảnh [1-3]. Trong dữ liệu hình ảnh, những biểu hiện trên khuôn mặt chiếm 55% cơ sở để giúp con người có thể hiểu nhau trong quá trình trao đổi và nói chuyện [4]. Bên cạnh đó, rất dễ dàng cho con người có thể hiểu nhau thông

• Vật lý
• Biểu cảm khuôn mặt
• Phân loại cảm xúc
• Ước lượng mức độ cảm xúc
• Giao tiếp người máy
• Nguồn dữ liệu ảnh
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật
• Hệ thống biểu cảm khuôn mặt
• Hệ thống thông tin
• Biểu cảm trên khuôn mặt 3D
• Nhận dạng biểu cảm khuôn mặt
• Kiến trúc resnet
• Nhận dạng hình ảnh
• Xử lý hình ảnh
• Tạp chí Khoa học
• Mô hình xuất hiện hoạt động
• Nhận dạng cảm xúc
• Nhận dạng biểu cảm của khuôn mặt
• Phân tích khuôn mặt
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Đặc trưng biểu cảm khuôn mặt
• Kỹ thuật ghi nhận biểu cảm mặt người
• Phương pháp nhận dạng khuôn mặt
• Mạng nơron tích chập đa nhiệm
• Nhận dạng khuôn mặt
• Hệ thống quản lý học tập trực tuyến
• Mô hình CNN đa nhiệm
• Biểu đồ luồng nhận dạng biểu cảm
• Kỹ thuật nhận dạng biểu cảm
• Mô hình chất liệu
• Kỹ thuật phát hiện khuôn mặt
• Human computer Interaction
• Công nghệ thông tin
• Mô hình nhân vật ảo biểu cảm
• Khuôn mặt ba chiều nói Tiếng Việt
• Kỹ thuật thể hiện cảm xúc
• Khoa học Công nghệ thông và Truyền thông
• Phát hiện khuôn mặt
• Ước lượng biểu cảm
• Cử chỉ khuôn mặt
• Phân lớp nhị phân
• Giao tiếp phi ngôn ngữ
• kỹ năng mềm
• kỹ năng sống
• tâm lý giao tiếp
• kỹ năng giao tiếp
• tâm lý ứng xử
• Nghệ thuật biểu cảm qua khuôn mặt
• Phân lớp đối tượng
• Support Vector Machine
• Mạng nơ ron tích chập
• Bộ dữ liệu FER
• luận văn
• thuật toán nhận dạng
• ảnh 2D
• Công nhận biểu hiện trên khuôn mặt
• phân tích thành phần chính
• Neural Network
• Cây quyết định
• Mô hình nhân vật ảo
• Khuôn mặt ba chiều nói
• Nhân vật ảo
• Đồ họa máy tính
• Công nghệ tiếng nói và ngôn ngữ