EmoTunes: 당신의 감정 사운드트랙

인간의 얼굴은 개인의 신체에서 중요한 기관이며 특히 개인의 행동과 감정 상태를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다. 개인의 감정 특성에 따라 적절한 플레이리스트를 생성하기 위해 노래 목록을 수동으로 분리하는 것은 매우 지루하고, 시간 소모가 크며, 노동 집약적이고 지속적인 작업입니다. 플레이리스트 생성 프로세스를 자동화하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되고 개발되었습니다. 그러나 현재 사용되는 기존 알고리즘은 계산 속도가 느리고 정확성이 떨어지며 때때로 EEG 또는 센서와 같은 추가 하드웨어를 필요로 합니다. 얼굴 표정에 기반한 이 제안된 시스템은 플레이리스트를 자동으로 생성하여 수동으로 프로세스를 수행하는 데 소모되는 노력과 시간을 줄입니다. 따라서 제안된 시스템은 결과를 얻는 데 소요되는 계산 시간을 줄이고 설계 시스템의 전체 비용을 줄여 시스템의 전반적인 정확성을 높이려 합니다. 시스템 테스트는 사용자 의존적 (동적) 및 사용자 비의존적 (정적) 데이터 세트 모두에서 수행됩니다. 얼굴 표정은 내장 카메라를 사용하여 캡처됩니다. 시스템에서 사용하는 감정 감지 알고리즘의 정확도는 실시간 이미지의 경우 약 85-90%이며, 정적 이미지의 경우 약 98-100%입니다. 제안된 알고리즘은 평균적으로 감정 기반 음악 플레이리스트를 생성하는 데 약 0.95-1.05초가 소요됩니다. 따라서 이는 성능 및 계산 시간 측면에서 더 나은 정확성을 제공하며, 문헌 조사에서 사용된 알고리즘에 비해 설계 비용을 줄입니다. 키워드—오디오 감정 인식, 음악 정보 검색, 감정 추출 모듈, 오디오 특징 추출 모듈, 인공 신경망, 혼동 행렬, 비올라와 존스 얼굴 감지