ABSTRACT Emotion igenkänning representerar position och rörelse i ansiktsmusklerna. Det bidrar avsevärt på många områden. De nuvarande strategierna har inte gett några goda resultat. Syftet med detta dokument var att föreslå ett nytt system för känsloigenkänning baserat på ansiktsuttrycksbilder. Vi skrev in 20 ämnen och lät varje ämne utgöra sju olika känslor: glädje, sorg, överraskning, vrede, avsky, fruktan och neutralitet. Efteråt använde vi biorthogonal wavelet entropy för att extrahera flerskaliga funktioner, och använde fuzzy multiclass stöd vektor maskin för att vara klassificerare. Den stratifierade korsvalideringen användes som en strikt valideringsmodell. Den statistiska analysen visade att vår metod uppnådde en total noggrannhet på 96,77±0,1%. Dessutom är vår metod överlägsen tre toppmoderna metoder. Sammantaget är den föreslagna metoden effektiv. INDEX TERMS Ansiktskänslor igenkänning, ansiktsuttryck, biorthogonal wavelet entropy, stöd vektor maskin, suddig logik.
De använde biorthogonal wavelet entropy för att extrahera flerskaliga funktioner och använde fuzzy multiclass stöd vektor maskin för att vara klassificering visar det är bättre än tre state-of-the-art metoder REF.
Facial Emotion Recognition Based on Biorthogonal Wavelet Entropy, Fuzzy Support Vector Machine, and Stratified Cross Validation
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}