Automatic facial emotion recognition: Towards an application in the humanities
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Abstract
This work focuses on the automatic recognition of facial emotions and its relevance to the humanities. The human face reflects emotional states through subtle muscle movements, allowing for the identification of different emotions. In image processing, several methods are employed, including neural networks, vector support machines, hidden Markov models, and principal component analysis. The study primarily focuses on six basic emotions: joy, sadness, anger, fear, surprise, and disgust, as well as the neutral state. Using 18 characteristic facial features and specific optimal distances between them, a multilayer neural network was trained, achieving an average recognition rate of approximately 88%.
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