Key points are not available for this paper at this time.
이 연구는 실시간 얼굴 감정 분석을 통합하여 음악 소비에서 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 감정은 개인 선호를 형성하는 데 근본적인 역할을 하며, 사용자의 감정 상태를 이해하는 수단으로 얼굴 표정을 활용하는 것이 개인화된 음악 추천에 크게 기여할 수 있습니다. 우리가 제안하는 시스템은 웹캠을 사용하여 실시간 얼굴 표정을 캡처하는 것 또는 정적 이미지를 분석하는 것으로 시작됩니다. 이러한 얼굴 표정은 행복, 슬픔, 분노 등을 분류하도록 훈련된 CNN 기반 감정 인식 모델을 통해 처리됩니다. CNN 모델은 얼굴 이미지에서 고수준의 특징을 추출하여 정확한 감정 인식을 가능하게 합니다. 감지된 감정 상태를 입력으로 사용하여, 우리의 시스템은 사용자의 현재 감정 상태에 맞춤화된 추천 알고리즘을 활용하여 YouTube에서 관련 음악이나 비디오를 제안합니다.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Mr. Aswin Jeba Mahir A
M. K.
Pondicherry University
Mr. Arjun R
SRM Institute of Science and Technology
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
A 외. (Sat,)은 이 질문을 연구했습니다.
synapsesocial.com/papers/68e6983db6db64358761e19e — DOI: https://doi.org/10.47392/irjaem.2024.0197