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La promocin del desarrollo econmico y la mejora de la calidad de vida de las personas tienen mucho que ver con la mejora continua de la tecnologa de computacin en nube y la rpida expansin de las aplicaciones. Las emociones desempean un papel importante en todos los aspectos de la vida humana. Es difcil evitar la influencia de las emociones internas en el comportamiento y la deduccin de las personas. Este artculo estudia principalmente el reconocimiento personalizado de emociones y el sistema de prediccin de emociones basado en la computacin en nube. Este artculo propone un mtodo de identificacin inteligente de los estados emocionales de los usuarios mediante el uso de la computacin en nube. En primer lugar, se disea un experimento de induccin emocional para inducir a los probadores tres estados emocionales bsicos: positivo, neutro y negativo, y se recogen datos en la nube y EEG bajo diferentes estados emocionales. A continuacin, se procesan y analizan los datos de la nube para extraer caractersticas emocionales. A continuacin, este artculo construye un sistema de prediccin de emociones faciales basado en un modelo de datos de computacin en la nube, que consiste en la deteccin de rostros y el reconocimiento de emociones faciales. El sistema utiliza el algoritmo SVM para la deteccin de rostros, utiliza el algoritmo de caractersticas temporales para el anlisis de las emociones faciales y, finalmente, utiliza el mtodo de clasificacin de aprendizaje automtico para clasificar las emociones, con el fin de realizar el propsito de identificar el estado emocional de los usuarios a travs de la tecnologa de computacin en nube. Los datos experimentales muestran que el mtodo de reconocimiento de emociones de la seal EEG basado en caractersticas de dominio temporal tiene un mejor rendimiento, una mejor capacidad de generalizacin y una mejora del 6,3% con respecto a los mtodos tradicionales. Los resultados experimentales muestran que el mtodo de reconocimiento personalizado de emociones basado en la computacin en nube es ms eficaz que los mtodos tradicionales.
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