Наверх
Обратно
8 800 250-06-18
Менюx
КорзинаАвторизоватьсяНаши магазиныПомощь
Моя корзина: нет товаровx
Нет товаров
Оплата и доставка
x
Ваш город: Судоверфь, вам доступны способы доставки:
  • отправка Почтой РФ (от 200 руб)
Вам доступны способы оплаты:
  • при получении заказа
  • предоплата: банковские карты, терминалы оплаты и многое другое
  • банковский перевод для физ. лиц
  • банковский перевод для юр. лиц
Авторизоваться
Судоверфь
x
Выбор города

Ваш город: Судоверфь ?

Ваш город: Судоверфьизменить )
Пункты самовывоза
Вам нравится эта книга?  
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»

Mood detection system via using various dimension reduction techniques
Singla Rajneesh

Вы можете заказать:
Подробнее о технологии 
Экономьте до 30% с бонусными баллами! При покупке вы получите
от 251 балла
на свой бонусный счёт. Получить баллы и скидку
Вам доступны способы доставки:
  • отправка Почтой РФ (от 200 руб)
Способы оплаты

Описание

Natural facial expressions commonly occur in social interactions between people, and are useful for providing an emotional context for the interaction , and for communicating social intentions. This project depicts an idea regarding detecting an unknown human face from input imagery and recognize his/her current mood. The objective of this research work is that psychological state giving information about some disorders helpful with diagnosis of depression , mania or schizophrenia. The elimination of errors due to reflections in the image has not been implemented but the algorithms used in this project are computationally efficient to resolve errors. Endeavours are also put in this project to enhance the recognition rate of mood detection by adopting unique methodology.In this research work we have accepted seven different moods to be recognized are: Joy, Fear, Contempt, Sad, Disgust, Angry and Astonished. Principal Component Analysis (PCA) is implemented with Fisher face Algorithm to recognize different moods. The main part of this project is to recognize emotional facial moods given in one of the database data with high accuracy.
далее Читать
Свернуть
   Читать далее
Год:2015
Страниц:76
ISBN:9783659795602
Формат:22.9cm x 15.2cm x 0.4cm
Код:pod 6070160
Авторы:Rajneesh, Singla
Тематика:Компьютерная литература

Мнения и отзывы

Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь на сайте, чтобы оставить отзыв и получить возможность заработать 15 бонусных баллов в бонусной программе
Оставить отзыв
Спасибо
за отзыв!
Отслеживать статус можно в
«Ваших отзывах».
Оставить отзыв
Mood detection system via using various dimension reduction techniques
Mood detection system via using various dimension reduction techniques
Singla Rajneesh
 
Авторизуйтесь, чтобы оставить свой отзыв о товаре
Общее впечатление
Вам нравится эта книга?  
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
0 букв

Отзыв длиной более 500 букв, который будет принят модератором, принесет вам 15 баллов для участия в нашей бонусной программе!

Отзыв должен быть уникальным и содержательным: нельзя копировать отзывы, мнения и информацию с других сайтов.

Не содержать нецензурную брань.

Отзыв должен относиться к товару, на который он написан.

Без спойлеров.

Мы не рекомендуем пересказ аннотации или содержания.

Нельзя указывать ссылки на сторонние ресурсы и email адреса

Назад к написанию отзыва
×
x

Если Вы обнаружили ошибку в описании товара «Mood detection system via using various dimension reduction techniques» Singla Rajneesh, выделите её мышкой и нажмите: Ctrl+Enter. Спасибо!

©2006-2018, ООО «Буквоед»
8 800 250-06-18

Спасибо за ваше обращение.
Его номер - .

Ответ будет направлен на указанную почту в ближайшее время.

x
x