Context-based Emotion Recognition using deep learning model

Abstract

La reconnaissance des émotions, qui est essentielle dans les applications d’IA telles que l’interaction homme-machine et les soins de santé, est développée dans cette thèse à l’aide de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et de réseaux résiduels (ResResNet). Notre mod- èle, entraîné sur l’ensemble de données Emotic, produit des sorties émotionnelles avec des dimensions discrètes, continues et catégorielles, assurant une détection précise en incor- porant des indices contextuels. Les résultats expérimentaux montrent une amélioration des performances, ce qui améliore considérablement les tâches de prédiction des émotions et ouvre la voie à des applications d’intelligence artificielle tenant compte du contexte.