تقدم ورقة البحث نهجًا مبتكرًا للتعرف على مشاعر الوجه (FER) من خلال تطوير شبكة تلافيفية عميقة مضادة للتشويش (AA-DCN). يتناول هذا النموذج التحديات الكامنة في FER، مثل التغيرات في تعبيرات الوجه، والاحتجاب، وظروف الإضاءة، التي غالبًا ما تؤثر على جودة الصورة. يكتشف نموذج AA-DCN بنجاح ثمانية مشاعر مميزة وتم تقييمه على ثلاثة مجموعات بيانات: مجموعة…

تتناول هذه الدراسة التحديات المتعلقة بالتعرف على مشاعر الوجه (FER) من خلال استخدام مجموعة بيانات Emognition، التي تشمل عشرة مشاعر متميزة: المتعة، الدهشة، الحماس، الإعجاب، المفاجأة، الغضب، الاشمئزاز، الخوف، الحزن، والمحايد. تستخدم البحث تقنيات التعلم العميق، وبالتحديد الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، لتصنيف هذه المشاعر. تم تنفيذ خط أنابيب شامل لمعالجة البيانات لتحويل بيانات الفيديو إلى…

تقدم البحث TPRO-NET، وهو شبكة عصبية جديدة مصممة للتعرف على المشاعر باستخدام إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). غالبًا ما تبسط الأساليب التقليدية نموذج المشاعر القائم على الفالنس-التحفيز-الهيمنة إلى فئات عالية ومنخفضة، مما يفشل في التقاط التغيرات العاطفية الدقيقة. يتناول TPRO-NET هذه القيود من خلال استخدام ميزات الانتروبيا التفاضلية والانتروبيا التفاضلية المعززة كمدخلات، تتم معالجتها من…

في هذا البحث، تم تطوير نموذج جديد من Vision Transformer للتعرف على عواطف الكلام (SER) من خلال الاستفادة من الميل-سبكتروغرامات والميزات العميقة. يتضمن النموذج رأس متعدد الطبقات (MLP) بسيط بأبعاد 128 لاستخراج الميزات العميقة، إلى جانب تقنيات مثل التسطيح، والتجزئة، وحجم الباتش 32، وتضمين الموقع، والانتباه الذاتي، وطبقات رأس MLP. تقلل هذه البنية من التعقيد…