Підходи до розпізнавання емоцій за обличчям із застосуванням активної моделі форми

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимошенко, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorБраславська, Євгенія Вікторівна
dc.date.accessioned2020-02-25T13:42:18Z
dc.date.available2020-02-25T13:42:18Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenMaster's Thesis: 94 p., 1 part, 28 tabl., 15 fig., 3 appendixes., 29 bibliographic references. Object of research – facial emotion recognition using active shape model. Purpose of the work – improving facial emotion recognition with limited data and limited computing resources. Methods of research – modeling of the system to find the face in the photo, also the system to detect the key facial features, and the classification system based on the obtained facial features. The example of the system was done that performs photo processing and recognizes the basic emotion of the face. The effectiveness of using the active form model as a generator of facial features for further training of the classifier is determined. A complete data processing and recognition system was modeled on the basis of 68 key face points, face triangulation and recurrent neural network training. 72% accuracy of emotion recognition is achieved. The implementation of the current system for sales and services systems will help to obtain information about customers satisfaction with a product or service for further evaluation of demand and quality of services.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 94 с., 1 ч., 28 табл., 15 рис., 3 дод., 29 джерел. Об’єкт дослідження – розпізнавання емоцій за обличчям людини за допомогою активної моделі форми та класифікатора. Мета роботи – покращення розпізнавання емоцій за обличчям при умові наявності обмеженої кількості даних та обмеженого обчислювального ресурсу. Методи дослідження – моделювання системи знаходження обличчя на фото, системи виділення ключових ознак обличчя, системи класифікації з опорою на добуті ознаки обличчя. Зроблено приклад системи, що проводить обробку фото та розпізнає базову емоцію обличчя. Визначена ефективність використання активної моделі форми у якості генератора ознак обличчя для подальшого навчання класифікатора. Здійснено моделювання повної системи обробки та розпізнавання даних, на основі 68 ключових точок обличчя, тріангуляції обличчя та навчання рекурентної нейронної мережі. Досягнуто точності в 72% правильності розпізнавання емоцій. Упровадження розробленого алгоритму в системах продажу товарів та послуг дозволяє отримувати інформацію щодо задоволення клієнта товаром чи послугою для подальшої оцінки попиту та якості послуг.uk
dc.format.page94 с.uk
dc.identifier.citationБраславська, Є. В. Підходи до розпізнавання емоцій за обличчям із застосуванням активної моделі форми : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Браславська Євгенія Вікторівна. - Київ, 2019. - 94 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31904
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectрекурентна нейронна мережаuk
dc.subjectрозпізнавання емоційuk
dc.subjectактивна модель формиuk
dc.subjectгістограми напрямлених градієнтівuk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectrecurrent neural networkuk
dc.subjectemotion recognitionuk
dc.subjectactive shape modeluk
dc.subjecthistogram of oriented gradientsuk
dc.subject.udc004.056.53uk
dc.titleПідходи до розпізнавання емоцій за обличчям із застосуванням активної моделі формиuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Braslavska_magistr.pdf
Розмір:
1.41 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи