A Multimodal Emotion Recognition Using the Facial Image and Speech Signal

Hyoun-Joo Go; Yong-Tae Kim; Myung-Geun Chun

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자료유형: 학술저널

저자정보: Hyoun-Joo Go Yong-Tae Kim Myung-Geun Chun

저널정보: 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.5 No.1

발행연도: 2005.3

수록면: 1 - 6 (6page)

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In this paper, we propose an emotion recognition method using the facial images and speech signals. Six basic emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike are investigated. Facial expression recognition is performed by using the multi-resolution analysis based on the discrete wavelet. Here, we obtain the feature vectors through the ICA(Independent Component Analysis). On the other hand, the emotion recognition from the speech signal method has a structure of performing the recognition algorithm independently for each wavelet subband and the final recognition is obtained from the multi-decision making scheme. After merging the facial and speech emotion recognition results, we obtained better performance than previous ones.

#Emotion Recognition #Face Recognition #Speech Recognition #Human Interface #Independent Component Analysis #Fuzzy Membership Function

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[학술지(정기간행물)] - / 1997. / Eigenfaces vs. fisherfaces: Recognition using class specific linear projection 19 : 711 ~ 720

[학술지(정기간행물)] - / 1998. / Separation of optically recorded action potential trains in tritonia by ICA Proc. 5th Annual Joint Symposium on Neural Computation

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