Genetic algorithms reveal profound individual differences in emotion recognition.

Binetti, Nicola; Roubtsova, Nadejda; Carlisi, Christina; Cosker, Darren; Viding, Essi; Mareschal, Isabelle

Binetti, Nicola; Roubtsova, Nadejda; Carlisi, Christina; Cosker, Darren; Viding, Essi; Mareschal, Isabelle.

Afiliación

Binetti N; Department of Psychology, Queen Mary University of London, London, E14NS, United Kingdom.
Roubtsova N; Department of Computer Science, University of Bath, Bath, BA27AY, United Kingdom.
Carlisi C; Psychology and Language Sciences, University College London, London, WC1H 0AP, United Kingdom.
Cosker D; Department of Computer Science, University of Bath, Bath, BA27AY, United Kingdom.
Viding E; Psychology and Language Sciences, University College London, London, WC1H 0AP, United Kingdom.
Mareschal I; Department of Psychology, Queen Mary University of London, London, E14NS, United Kingdom.

Proc Natl Acad Sci U S A ; 119(45): e2201380119, 2022 11 08.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36322724

Asunto(s)

Reconocimiento Facial; Individualidad; Adulto; Humanos; Expresión Facial; Emociones/fisiología; Ira/fisiología; Algoritmos

Palabras clave

emotion recognition; faces; facial expressions; genetic algorithms; machine learning

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Reconocimiento Facial / Individualidad Límite: Adult / Humans Idioma: En Revista: Proc Natl Acad Sci U S A Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Reino Unido Pais de publicación: Estados Unidos

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