Порівняння якості методів розпізнавання емоцій з відеопотоку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимошенко, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorМатвіїв, Катерина Юріївна
dc.date.accessioned2019-01-15T18:02:40Z
dc.date.available2019-01-15T18:02:40Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenThe master thesis: 100 p., 40 p., 23 tabl., 3 appendixes , 67 references. Work name: «Emotions Recognition from Video Stream Methods Quality Comparison» Object of the work is human emotions. Subject of work is emotion recognition methods quality. The purpose of work is to implement models for human emotion recognition based on video flow and their quality comparison. Theoretical and methodological basis of study are works of foreign scholars in the field of machine learning. The work discovers the emotion recognition problem, its relevance. The work involves building models for this purpose using neural network with different architectures and comparing their quality. There are different models based on neural network with face landmarks or based on convolutional neural network. Moreover, quality and working time have beed defined in this work. Consequently, we have got high quality models with 0.7 – 0.9 precision value. These models can be used in market, advertisement and social purposes. This work suggests using these model for building start - up project devoted to designing a product for emotion recognition of audience.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 100 с., 40 рис., 23 табл., 3 додатки, 67 джерел. Тема: «Порівняння якості методів розпізнавання емоцій з відеопотоку» Об’єктом дослідження даної роботи є емоції з відеопотоку. Предмет досідження – якість методів розпізнавання емоцій. Мета роботи – побудова моделей розпізнавання емоцій людини на основі відеопотоку та порівняння їх якості. Теоретичною та методологічною основою дослідження є зарубіжні роботи у галузі машинного навчання. В роботі розглянуто задачу розпізнавання емоцій, її актуальність. Здійснено побудову моделей розпізнавання емоцій обличчя людини на основі згорткових нейронних мереж та нейронних мереж на основі ключових точок обличчя. Також було визначено якість та швидкість побудованих моделей та здійснено їх порівняння. Таким чином було отримано моделі високої якості точність, яких становить 0.7 – 0.9. Побудовані моделі можуть бути використані у маркетингових, рекламних та соціальних аспектах життя людини. У даній роботі пропонується використання даних моделей для побудови продукту для роботи з аудиторією та оцінено перспективи реалізації такого продукту.uk
dc.format.page124 с.uk
dc.identifier.citationМатвіїв, К. Ю. Порівняння якості методів розпізнавання емоцій з відеопотоку : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Матвіїв Катерина Юріївна. - Київ, 2018. - 124 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/25805
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectматриця помилокuk
dc.subjectрозпізнавання емоцій з відеоuk
dc.subjecttensorflowuk
dc.subjectkerasuk
dc.subjectconvolutional neural networkuk
dc.subjectconfusion matrixuk
dc.subjectemotion recognition using video streamuk
dc.subject.udc339.72.015uk
dc.titleПорівняння якості методів розпізнавання емоцій з відеопотокуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи