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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,174 - 1,178 (5page)
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Emotion detection is essential in psychology, marketing, and human-computer interaction fields. Deep learning algorithms like CNNs and RNNs are state-of-the-art tools for emotion recognition. However, challenges include a lack of labeled data and cultural variations. Multimodal emotion identification, including facial expressions, speech, and physiological signals, is promising. Research focuses on developing dependable models incorporating context and user-specific data while addressing ethical and privacy implications. Understanding the potentials and limitations of deep learning-based emotion detection will enable researchers to develop more effective and nuanced tools for understanding human emotions. Furthermore, it will enable them to develop more reliable and objective methods for monitoring and predicting human behavior. This survey provides a comprehensive understanding of deep learningbased emotion detection and aims to encourage further research.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodology and Datasets
3. Conclusion
Reference
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