Спосіб розпізнавання емоційних станів у зображеннях людини

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНовотарський, Михайло Анатолійович
dc.contributor.authorДжаноянц, Вадим Олексійович
dc.date.accessioned2023-05-30T09:04:05Z
dc.date.available2023-05-30T09:04:05Z
dc.date.issued2023-05
dc.description.abstractУ магістерській дисертації описується розробка способу розпізнавання емоційних станів людини у її зображеннях. В основі способу лежить використання нейронної мережі зі спеціальним модулем уваги. Розроблений спосіб дозволяє класифікувати вхідне зображення людини за одним із класів емоцій. Як практична сторона, реалізований програмний прототип, який моделює його роботу. Прототип створений за допомогою мови програмування Python та відповідних бібліотек до неї.uk
dc.description.abstractotherThe master's thesis describes the development of a method for emotional states recognition in human images. The method is based on the use of neural network with a special attention module. The developed method allows to classify the input image of a person according to one of the emotion classes. As a practical side, a software prototype was implemented that simulates its operation. The prototype is created using the Python programming language and its corresponding libraries.uk
dc.format.extent122 с.uk
dc.identifier.citationДжаноянц, В. О. Спосіб розпізнавання емоційних станів у зображеннях людини : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Джаноянц Вадим Олексійович. – Київ, 2023. – 122 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/56339
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectобробка данихuk
dc.subjectаналіз зображеньuk
dc.subjectемоціїuk
dc.subjectрозпізнавання емоційних станівuk
dc.subject.udc004.4uk
dc.titleСпосіб розпізнавання емоційних станів у зображеннях людиниuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи