Prof C. Nagaraju

Com os r pidos avan os tecnol gicos, a intera o eficaz entre humanos e m quinas tornou-se cada vez mais importante, tornando o reconhecimento facial preciso uma rea de investiga o cr tica. Os sistemas tradicionais de reconhecimento facial dependem predominantemente de dados de modalidade nica, o que limita a sua robustez em condi es reais. Para resolver essas limita es, o reconhecimento facial multimodal - que integra informa es de v rias fontes, como dados visuais e udio - ganhou aten o significativa.Apesar da extensa pesquisa, o reconhecimento facial continua sendo um desafio devido s varia es de ilumina o, ru do, rota o e oclus o. Esta tese aborda esses desafios, propondo novos algoritmos para a dete o de caracter sticas invariantes. Uma contribui o importante uma nova t cnica de dete o de bordas inspirada na lei universal da for a gravitacional de Newton. O m todo calcula as intera es gravitacionais com base na dire o e magnitude da varia o do sinal e deriva somas vetoriais nas dire es horizontal e vertical para extrair bordas faciais precisas.

Wraz z szybkim rozwojem technologii coraz ważniejsza staje się skuteczna interakcja między czlowiekiem a maszyną, co sprawia, że dokladne rozpoznawanie twarzy staje się kluczowym obszarem badań. Tradycyjne systemy rozpoznawania twarzy opierają się gl wnie na danych jednokanalowych, co ogranicza ich niezawodnośc w rzeczywistych warunkach. Aby zaradzic tym ograniczeniom, dużą uwagę poświęcono wielokanalowemu rozpoznawaniu twarzy, kt re integruje informacje z wielu źr del, takich jak dane wizualne i audio.Pomimo szeroko zakrojonych badań rozpoznawanie twarzy pozostaje trudnym zadaniem ze względu na r żnice w oświetleniu, halas, obr t i zaslanianie. Niniejsza praca magisterska podejmuje te wyzwania, proponując nowatorskie algorytmy do wykrywania niezmiennych cech. Kluczowym wkladem jest nowa technika wykrywania krawędzi inspirowana powszechnym prawem grawitacji Newtona. Metoda ta oblicza oddzialywania grawitacyjne na podstawie kierunku i wielkości zmian sygnalu, a następnie wyprowadza sumy wektor w w kierunku poziomym i pionowym w celu wyodrębnienia precyzyjnych krawędzi twarzy.

Mit dem rasanten technologischen Fortschritt gewinnt eine effektive Mensch-Maschine-Interaktion zunehmend an Bedeutung, wodurch die genaue Gesichtserkennung zu einem wichtigen Forschungsgebiet geworden ist. Herk mmliche Gesichtserkennungssysteme st tzen sich berwiegend auf Daten aus einer einzigen Modalit t, was ihre Robustheit unter realen Bedingungen einschr nkt. Um diese Einschr nkungen zu berwinden, hat die multimodale Gesichtserkennung, die Informationen aus mehreren Quellen wie visuellen und akustischen Daten integriert, gro e Aufmerksamkeit auf sich gezogen.Trotz umfangreicher Forschung bleibt die Gesichtserkennung aufgrund von Schwankungen bei Beleuchtung, Rauschen, Drehung und Verdeckung eine Herausforderung. Diese Arbeit befasst sich mit diesen Herausforderungen und schl gt neue Algorithmen zur Erkennung unver nderlicher Merkmale vor. Ein wichtiger Beitrag ist eine neue Kantenerkennungstechnik, die von Newtons universellem Gesetz der Schwerkraft inspiriert ist. Die Methode berechnet Gravitationswechselwirkungen auf der Grundlage der Richtung und Gr e der Signalschwankung und leitet Vektorsummen in horizontaler und vertikaler Richtung ab, um pr zise Gesichtskanten zu extrahieren.

With rapid advancements in technology, effective human-machine interaction has become increasingly important, making accurate face recognition a critical research area. Traditional face recognition systems predominantly rely on single-modality data, which limits their robustness under real-world conditions. To address these limitations, multimodal face recognition-integrating information from multiple sources such as visual and audio data-has gained significant attention.Despite extensive research, face recognition remains challenging due to variations in illumination, noise, rotation, and occlusion. This thesis addresses these challenges by proposing novel algorithms for invariant feature detection. A key contribution is a new edge detection technique inspired by Newton's universal law of gravitational force. The method computes gravitational interactions based on signal variation direction and magnitude, and derives vector sums in horizontal and vertical directions to extract precise facial edges.

No mundo digital atual, as emo es s o transmitidas n o s atrav s de palavras, mas tamb m por emojis que enriquecem e redefinem a express o humana. O livro "Modelos H bridos de Aprendizagem Profunda para An lise de Sentimentos utilizando Texto e Emojis" apresenta uma abordagem inovadora para a compreens o de sentimentos, integrando dados textuais e baseados em emojis em estruturas avan adas de aprendizagem profunda. Este livro introduz arquiteturas h bridas inovadoras - ECSSO, EBERT e HCGO - que combinam os pontos fortes das redes neuronais convolucionais, recorrentes, transformadoras e baseadas em grafos. Ao fundir pistas lingu sticas e visuais-emocionais, estes modelos conseguem uma precis o not vel na interpreta o de sentimentos complexos, sarcasmo e comunica o digital rica em contexto. Atrav s de experi ncias e avalia es abrangentes, a investiga o demonstra melhorias significativas em rela o aos sistemas tradicionais baseados apenas em texto, destacando o papel transformador dos emojis na intelig ncia artificial sens vel s emo es. Destinado a investigadores, acad micos e profissionais de Processamento de Linguagem Natural (PLN), Intelig ncia Artificial (IA) e Ci ncia de Dados, este livro oferece insights profundos sobre a an lise de sentimentos multimodal e o futuro da computa o emocionalmente inteligente.

W dzisiejszym cyfrowym świecie emocje są przekazywane nie tylko za pomocą sl w, ale także emoji, kt re wzbogacają i na nowo definiują ludzką ekspresję. Książka "Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis" prezentuje przelomowe podejście do rozumienia sentyment w poprzez integrację danych tekstowych i emoji w ramach zaawansowanych framework w glębokiego uczenia. Niniejsza książka przedstawia innowacyjne architektury hybrydowe - ECSSO, EBERT i HCGO - kt re lączą zalety sieci neuronowych splotowych, rekurencyjnych, transformatorowych i grafowych. Lącząc wskaz wki językowe i wizualno-emocjonalne, modele te osiągają niezwyklą dokladnośc w interpretacji zlożonych sentyment w, sarkazmu i bogatej w kontekst komunikacji cyfrowej. Dzięki kompleksowym eksperymentom i ewaluacjom badania wykazują znaczące udoskonalenia w por wnaniu z tradycyjnymi systemami opartymi wylącznie na tekście, podkreślając transformacyjną rolę emotikon w w sztucznej inteligencji uwzględniającej emocje. Książka ta, przeznaczona dla badaczy, naukowc w i profesjonalist w z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP), sztucznej inteligencji (AI) i nauki o danych, oferuje doglębny wgląd w multimodalną analizę sentyment w i przyszlośc obliczeń opartych na inteligencji emocjonalnej.

Nel mondo digitale odierno, le emozioni vengono trasmesse non solo attraverso le parole, ma anche attraverso emoji che arricchiscono e ridefiniscono l'espressione umana. "Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis" presenta un approccio innovativo alla comprensione dei sentimenti, integrando dati testuali ed emoji all'interno di framework avanzati di deep learning. Questo libro introduce architetture ibride innovative - ECSSO, EBERT e HCGO - che combinano i punti di forza delle reti neurali convoluzionali, ricorrenti, basate su trasformatori e basate su grafici. Fondendo indizi linguistici e visivo-emozionali, questi modelli raggiungono una notevole accuratezza nell'interpretazione di sentimenti complessi, sarcasmo e comunicazione digitale ricca di contesto. Attraverso esperimenti e valutazioni approfondite, la ricerca dimostra miglioramenti significativi rispetto ai tradizionali sistemi basati solo su testo, evidenziando il ruolo trasformativo degli emoji nell'intelligenza artificiale basata sulle emozioni. Progettato per ricercatori, studiosi e professionisti dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), dell'intelligenza artificiale (IA) e della scienza dei dati, questo libro offre approfondimenti sull'analisi multimodale del sentiment e sul futuro dell'informatica basata sull'intelligenza emotiva.

Dans le monde num rique actuel, les motions s'expriment non seulement par les mots, mais aussi par les mojis, qui enrichissent et red finissent l'expression humaine. L'ouvrage Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis pr sente une approche novatrice de la compr hension des sentiments, int grant donn es textuelles et mojis au sein de frameworks d'apprentissage profond avanc s. Ce livre introduit des architectures hybrides innovantes - ECSSO, EBERT et HCGO - qui combinent les atouts des r seaux de neurones convolutifs, r currents, transformeurs et bas s sur les graphes. En fusionnant les indices linguistiques et visuels- motionnels, ces mod les atteignent une pr cision remarquable dans l'interpr tation des sentiments complexes, du sarcasme et des communications num riques riches en contexte. Gr ce des exp riences et des valuations exhaustives, la recherche d montre des am liorations significatives par rapport aux syst mes textuels traditionnels, soulignant le r le transformateur des mojis dans l'intelligence artificielle sensible aux motions. Destin aux chercheurs, universitaires et professionnels du traitement automatique du langage naturel (TALN), de l'intelligence artificielle (IA) et des sciences des donn es, cet ouvrage offre une analyse approfondie de l'analyse multimodale des sentiments et de l'avenir de l'informatique motionnellement intelligente.

In der heutigen digitalen Welt werden Emotionen nicht nur durch Worte, sondern auch durch Emojis vermittelt, die den menschlichen Ausdruck bereichern und neu definieren. "Hybride Deep-Learning-Modelle f r die Stimmungsanalyse mit Text und Emojis" pr sentiert einen bahnbrechenden Ansatz zum Verst ndnis von Stimmungen durch die Integration text- und emojibasierter Daten in fortschrittliche Deep-Learning-Frameworks. Dieses Buch stellt innovative Hybridarchitekturen vor - ECSSO, EBERT und HCGO -, die die St rken von Faltungs-, rekurrenten, transformatorischen und graphenbasierten neuronalen Netzen vereinen. Durch die Kombination linguistischer und visuell-emotionaler Signale erreichen diese Modelle eine bemerkenswerte Genauigkeit bei der Interpretation komplexer Stimmungen, Sarkasmus und kontextreicher digitaler Kommunikation. Umfassende Experimente und Evaluierungen belegen signifikante Verbesserungen gegen ber herk mmlichen, rein textbasierten Systemen und unterstreichen die transformative Rolle von Emojis in der emotionssensitiven k nstlichen Intelligenz. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Wissenschaftler und Fachleute aus den Bereichen Verarbeitung nat rlicher Sprache (NLP), K nstliche Intelligenz (KI) und Data Science und bietet tiefe Einblicke in die multimodale Stimmungsanalyse und die Zukunft des emotional intelligenten Computings.

In today's digital world, emotions are conveyed not only through words but also through emojis that enrich and redefine human expression. Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis presents a groundbreaking approach to understanding sentiments by integrating textual and emoji-based data within advanced deep learning frameworks.This book introduces innovative hybrid architectures-ECSSO, EBERT, and HCGO-that combine the strengths of convolutional, recurrent, transformer, and graph-based neural networks. By fusing linguistic and visual-emotional cues, these models achieve remarkable accuracy in interpreting complex sentiments, sarcasm, and context-rich digital communication.Through comprehensive experiments and evaluations, the research demonstrates significant improvements over traditional text-only systems, highlighting the transformative role of emojis in emotion-aware artificial intelligence.Designed for researchers, scholars, and professionals in Natural Language Processing (NLP), Artificial Intelligence (AI), and Data Science, this book offers deep insights into multimodal sentiment analysis and the future of emotionally intelligent computing.