Facial emotion feature extraction based eigenface for three-dimensional video
المؤلفون المشاركون
Ghani, Rana F.
Salih, Hilal Hadi
al-Agha, Salwa A.
المصدر
JEA Journal of Electrical Engineering
العدد
المجلد 1، العدد 1 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 17-28، 12ص.
الناشر
تاريخ النشر
2016-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Recent psychological research has shown that facial expressions are the most expressive way in which humans display emotion.
Facial expressions are widely used in the behavioral interpretation of emotions, cognitive science, and social interactions.
Therefore, automated and real-time facial expression recognition would be useful in many applications, such as human-computer interfaces, virtual reality, video-conferencing, and customer satisfaction studies.
This paper presents a proposed technique for facial expression extraction, which is based on the appearance features technique - principle component analysis, which depending on extract features (largest eigenvalues and eigenvectors).
Experimental results show the quick technique for feature extraction of three-dimensional video frames, which takes 5.1 s in the process of feature extraction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Agha, Salwa A.& Salih, Hilal Hadi& Ghani, Rana F.. 2016. Facial emotion feature extraction based eigenface for three-dimensional video. JEA Journal of Electrical Engineering،Vol. 1, no. 1, pp.17-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-897787
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Agha, Salwa A.…[et al.]. Facial emotion feature extraction based eigenface for three-dimensional video. JEA Journal of Electrical Engineering Vol. 1, no. 1 (2016), pp.17-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-897787
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Agha, Salwa A.& Salih, Hilal Hadi& Ghani, Rana F.. Facial emotion feature extraction based eigenface for three-dimensional video. JEA Journal of Electrical Engineering. 2016. Vol. 1, no. 1, pp.17-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-897787
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 28
رقم السجل
BIM-897787
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر