Facial expression plays a principal

Facial expression plays a principal role in human interaction and communication
since it contains critical and necessary information regarding emotion. The task of
automatically recognizing different facial expressions in human–computer environ-
ment is significant and challenging. A variety of systems have been developed to
perform facial expression recognition. These systems possess some common char-
acteristics. First, they classify facial expressions using adult facial expression
databases. For instance, Lyons et al. (1999) used the JAFFE (Japanese female facial
expression) database to recognize seven main facial expressions: happy, neutral,
angry, disgust, fear, sad, and surprise. Chen and Huang (2003) used AR database
to classify three facial expressions: neutral, smile, and angry. Second, most
systems have two stages: feature extraction and expression classification. For feature

Kết quả (Việt) 1:

Biểu hiện trên khuôn mặt đóng một vai trò chính trong con người tương tác và giao tiếpvì nó có chứa thông tin quan trọng và cần thiết về cảm xúc. Nhiệm vụtự động công nhận biểu hiện trên khuôn mặt khác nhau trong con người-máy tính environ-ment là significant và thách thức. Một số hệ thống đã được phát triển đểthực hiện công nhận biểu hiện trên khuôn mặt. Các hệ thống này có một số char phổ biến-acteristics. Trước tiên, họ phân loại biểu hiện khuôn mặt bằng cách sử dụng nét mặt dành cho người lớncơ sở dữ liệu. Ví dụ, Lyons et al. (1999) sử dụng JAFFE (Nhật bản nữ trên khuôn mặtbiểu hiện) cơ sở dữ liệu để công nhận bảy biểu hiện chính mặt: hạnh phúc, trung lập,tức giận, ghê tởm, sợ hãi, buồn, và bất ngờ. Chen và hoàng (2003) sử dụng cơ sở dữ liệu ARđể phân loại ba biểu hiện khuôn mặt: trung lập, nụ cười, và tức giận. Thứ hai, hầu hếtHệ thống có hai giai đoạn: tính năng khai thác và biểu hiện classification. Cho tính năng

Kết quả (Việt) 2:

Facial biểu đóng một vai trò chính trong sự tương tác của con người và truyền thông
vì nó có chứa các thông tin quan trọng và cần thiết liên quan đến cảm xúc. Các nhiệm vụ
tự động nhận ra nét mặt khác nhau trong con người-máy tính môi trường
phát là trọng yếu không thể fi và đầy thử thách. Một loạt các hệ thống đã được phát triển để
thực hiện nhận dạng biểu hiện trên khuôn mặt. Những hệ thống này có một số trưng chung
acteristics. Đầu tiên, họ phân loại biểu hiện khuôn mặt sử dụng người lớn biểu hiện trên khuôn mặt
cơ sở dữ liệu. Ví dụ, Lyons et al. (1999) đã sử dụng Jaffe (mặt nữ Nhật Bản
biểu thức) cơ sở dữ liệu để nhận bảy nét mặt chính: hạnh phúc, trung tính,
tức giận, phẫn nộ, sợ hãi, buồn bã, và ngạc nhiên. Chen và Huang (2003) sử dụng cơ sở dữ liệu AR
để phân loại ba nét mặt: trung tính, nụ cười, và tức giận. Thứ hai, hầu hết
các hệ thống có hai giai đoạn: khai thác tính năng và biểu fi classi cation. Đối với tính năng