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 tiếp vì nó có chứa thông tin quan trọng và cần thiết về cảm xúc. Nhiệm vụ của tự động công nhận biểu hiện trên khuôn mặt khác nhau trong con người-máy tính environ-ment là đáng kể và đầy thử thách. Một số hệ thống đã được phát triển để thực hiện công nhận biểu hiện trên khuôn mặt. Các hệ thống này có một số phổ biến char-acteristics. Trước tiên, họ phân loại biểu hiện khuôn mặt bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu dành cho người lớn các biểu hiện trên khuôn mặt. Ví dụ, Lyons et al. (1999) sử dụng cơ sở dữ liệu JAFFE (Nhật bản biểu hiện trên khuôn mặt tỷ) 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 AR để phân loại ba biểu hiện khuôn mặt: trung lập, nụ cười, và tức giận. Thứ hai, hầu hết các hệ có hai giai đoạn: tính năng phân loại khai thác và biểu hiện. 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-ment là quan trọng 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 phổ biến char-acteristics. Đầu tiên, họ phân loại biểu hiện khuôn mặt sử dụng cơ sở dữ liệu người lớn biểu hiện trên khuôn mặt. Ví dụ, Lyons et al. (1999) đã sử dụng Jaffe (biểu hiện trên khuôn mặt nữ Nhật Bản) 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 phân loại biểu hiện. Đối với tính năng