Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам нидерландское научное издание Entertainment Computing. Журнал имеет второй квартиль, издается в Elsevier, его SJR за 2020 г. равен 0,473, импакт-фактор - 1,455, электронный ISSN - 1875-9521, предметные области - Взаимодействие человека и компьютера, Информатика – приложения, Компьютерные науки, Программное обеспечение. Вот так выглядит обложка:
Здесь два редактора - Риохей Накатсу, контактные данные - nakatsu.ryohei@gmail.com
и Маттиас Раутерберг - g.w.m.rauterberg@tue.nl; entcom.eic.r@gmail.com; ifip.tc14@dr.gmail. com; matthias.rauterberg@gmail.com.
К публикации принимаются оригинальные, рецензируемые исследовательские статьи, служащие форумом для стимулирования и распространения инновационных исследовательских идей, новых технологий, эмпирических исследований, современных методов и инструментов во всех аспектах цифровых развлечений, новых медиа, развлекательных вычислений, игр, робототехники, игрушек и приложений среди исследователей, инженеров, социологов, художников и практиков. Теоретические, технические, эмпирические, обзорные статьи и тематические исследования также рассматриваются в качестве материалов для публикации.
Адрес издания - https://www.journals.elsevier.com/entertainment-computing
Пример статьи, название - An interactive greeting system using convolutional neural networks for emotion recognition. Заголовок (Abstract) - The convolutional neural network (CNN) has been progressively applied in face recognition and various applications. This paper presents an interactive greeting system that combines face identification, emotion recognition, and funny 3D animation. The proposed system recognizes a user by a face-CNN and interacts with the user according to the recognized mood. The animated 3D girl plays a motion-dependent video according to the recognized user’s emotion. First, we employ a Viola-Jones algorithm to segment the areas around the face, eyes, and mouth in a captured image. The face-CNN recognizes a known person. An eye-CNN and a mouth-CNN recognize the emotion. Finally, a 3D animation is played according to the identified emotion. Experimental results show that the proposed interactive greeting system recognizes target persons well, identifies the emotion adequately, and provides users to enjoy funny interaction. Keywords: Deep-learning; Convolutional neural network; Emotion recognition; Interactive greeting; Human-computer interaction
