Music Recommendation System Based on Facial Emotion Recognition

Dieses Kapitel untersucht die Entwicklung eines Musik-Empfehlungssystems, das die Gesichtserkennung nutzt, um personalisierte Musikerlebnisse zu ermöglichen. Das System nutzt Computervision und maschinelles Lernen, um sieben verschiedene Emotionen aus Gesichtsausdrücken zu erkennen, die dann den entsprechenden Musikstimmungen zugeordnet werden. Die vorgeschlagene Methodik umfasst ein Hybridmodell, das clusterbasierte und inhaltsbasierte Filtertechniken kombiniert, um Songs zu empfehlen, die auf den erkannten emotionalen Zustand des Nutzers abgestimmt sind. Der für das Training verwendete Datensatz umfasst eine breite Palette von Liedern von 1920 bis 2020, mit Merkmalen wie emotionaler Tiefe, Stil, Tanzbarkeit und mehr. Die Effektivität des Systems wird durch experimentelle Ergebnisse demonstriert, die seine Fähigkeit zeigen, Emotionen präzise vorherzusagen und relevante Musikempfehlungen zu geben. Das Kapitel diskutiert auch das Potenzial für weitere Verbesserungen, wie die Erweiterung des Datensatzes und die Einbindung von NLP-Tools zur tieferen lyrischen Analyse. Insgesamt stellt diese Studie ein bewährtes Konzept für die Integration von Computervision und Empfehlungssystemen dar, um stimmungssensible Musikerlebnisse zu schaffen.