Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A performance comparison of two emotion-recognition implementations using OpenCV and Cognitive Services API

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F17%3A63517243" target="_blank" >RIV/70883521:28140/17:63517243 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.matec-conferences.org/articles/matecconf/pdf/2017/39/matecconf_cscc2017_02067.pdf" target="_blank" >https://www.matec-conferences.org/articles/matecconf/pdf/2017/39/matecconf_cscc2017_02067.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/20171250" target="_blank" >10.1051/matecconf/20171250</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A performance comparison of two emotion-recognition implementations using OpenCV and Cognitive Services API

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Emotions represent feelings about people in several situations. Various machine learning algorithms have been developed for emotion detection in a multimedia element, such as an image or a video. These techniques can be measured by comparing their accuracy with a given dataset in order to determine which algorithm can be selected among others. This paper deals with the comparison of two implementations of emotion recognition in faces, each implemented with specific technology. OpenCV is an open-source library of functions and packages mostly used for computer-vision analysis and applications. Cognitive services is a set of APIs containing artificial intelligence algorithms for computer-vision, speech, knowledge, and language processing. Two Android mobile applications were developed in order to test the performance between an OpenCV algorithm for emotion recognition and an implementation of Emotion cognitive service. For this research, one thousand tests were carried out per experiment. Our findings show that the OpenCV implementation got a better performance than the Cognitive services application. In both cases, performance can be improved by increasing the sample size per emotion during the training step.

  • Název v anglickém jazyce

    A performance comparison of two emotion-recognition implementations using OpenCV and Cognitive Services API

  • Popis výsledku anglicky

    Emotions represent feelings about people in several situations. Various machine learning algorithms have been developed for emotion detection in a multimedia element, such as an image or a video. These techniques can be measured by comparing their accuracy with a given dataset in order to determine which algorithm can be selected among others. This paper deals with the comparison of two implementations of emotion recognition in faces, each implemented with specific technology. OpenCV is an open-source library of functions and packages mostly used for computer-vision analysis and applications. Cognitive services is a set of APIs containing artificial intelligence algorithms for computer-vision, speech, knowledge, and language processing. Two Android mobile applications were developed in order to test the performance between an OpenCV algorithm for emotion recognition and an implementation of Emotion cognitive service. For this research, one thousand tests were carried out per experiment. Our findings show that the OpenCV implementation got a better performance than the Cognitive services application. In both cases, performance can be improved by increasing the sample size per emotion during the training step.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    MATEC Web of Conferences

  • ISBN

  • ISSN

    2261-236X

  • e-ISSN

    neuvedeno

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    "nestrankovano"

  • Název nakladatele

    EDP Sciences

  • Místo vydání

    Les Ulis

  • Místo konání akce

    Heraklion, Crete

  • Datum konání akce

    14. 7. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku