Optimizing Emotion Recognition of Non-Intrusive E-Walking Dataset

Prachi Jain; Vinod Maan

doi:10.56294/dm2023162

Artículos originales

Published: 2023-12-30

DOI: https://doi.org/10.56294/dm2023162

Optimización del reconocimiento de emociones en un conjunto de datos no intrusivos de e-walking

Resumen

El reconocimiento de emociones es una tarea compleja debido a sus valiosos usos en campos críticos como la robótica, la interacción persona-ordenador y la salud mental. La selección y optimización de conjuntos de características adecuadas que puedan capturar con precisión los estados emocionales subyacentes es uno de los retos críticos en el reconocimiento de emociones. Las técnicas de optimización metaheurística se han mostrado prometedoras para abordar este reto explorando de forma eficiente el amplio y complejo espacio de características. Este trabajo de investigación propone un nuevo marco para el reconocimiento de emociones que utiliza la optimización metaheurística. La idea clave de la optimización metaheurística es explorar el espacio de búsqueda de forma inteligente, generando soluciones candidatas y mejorándolas iterativamente hasta encontrar una solución óptima o casi óptima. La precisión y robustez de los sistemas de identificación de emociones pueden mejorarse mediante la optimización metaheurística. La principal contribución de esta investigación es el desarrollo de una optimización metaheurística Chiropteran Mahi que hace hincapié en la actualización de los pesos en el clasificador para mejorar la precisión del sistema propuesto.

Keywords:

Optimización Metaheurística,

Reconocimiento de Emociones (RE),

Metaheurística Chiropteran Mahi,

E-Walking,

Cómo citar

Jain P, Maan V. Optimización del reconocimiento de emociones en un conjunto de datos no intrusivos de e-walking. Data and Metadata [Internet]. 30 de diciembre de 2023 [citado 6 de julio de 2024];2:162. Disponible en: https://dm.saludcyt.ar/index.php/dm/article/view/162

Aviso de derechos de autor/a

Este artículo se distribuye bajo la licencia Creative Commons Attribution 4.0 License. A menos que se indique lo contrario, el material publicado asociado se distribuye bajo la misma licencia.

Article metrics

Google scholar: See link

Métricas

Cargando métricas ...

Vol. 2 (2023)

See full issue

Revistas / Journals

Issue

Acerca de

Envíos