Програмне забезпечення розпізнавання емоцій з медіафайлів на основі методів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСтеценко, Інна Вячеславівна
dc.contributor.authorШульц, Софія Олексіївна
dc.date.accessioned2024-01-18T15:11:00Z
dc.date.available2024-01-18T15:11:00Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractПояснювальна записка дипломного проєкту складається з чотирьох розділів, містить 53 таблиці, 42 рисунки та 17 джерел – загалом 88 сторінок. Дипломний проєкт присвячений розробці програмного забезпечення розпізнавання емоцій з медіафайлів на основі методів машинного навчання. Мета проєкту – це підвищення точності та якості розпізнавання емоцій з медіафайлів в реальному часі. Об'єкт дослідження: програмне забезпечення для розпізнавання емоцій з медіафайлів. Предмет дослідження: методи машинного навчання як засіб створення інтелектуального програмного забезпечення для розпізнавання емоцій з медіафайлів. У розділі «Аналіз вимог до програмного забезпечення» розглянуто загальний стан вирішення даної задачі в галузі машинного навчання, типи, будову та способи використання нейронних мереж. Також проаналізовано відомі технічні рішення, які можна використати для побудови власного програмного продукту, та аналогічні програмні продукти. Розділ «Моделювання та конструювання програмного забезпечення» присвячений створенню структурних схем програмного забезпечення, перевірці покриття функціональних вимог та створенню й навчанню потрібних штучних нейронних мереж. Також в цьому розділі описано Створення та розробка самого програмного забезпечення для розпізнавання емоцій з медіафайлів. Розділ «Аналіз якості та тестування програмного забезпечення» розглядає приклади та варіанти проведеного тестування методом Smoke Testing та отримані результати тестових випадків. Розділ «Випровадження та супровід програмного забезпечення» описує послідовність дій для створення виконуваного файлу застосунку розробником та способи супроводу, тобто оновлення версії, для розробника та звичайного користувача. Програмне забезпечення впроваджено як виконуваний застосунок для операційної системи Windows 10. Результати роботи пройшли апробацію на IV Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технлогії» SoftTech-2023 та опубліковані в збірнику її матеріалів в тезисному вигляді.uk
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the diploma project consists of four sections, contains 53 tables, 42 figures and 17 sources – in total 88 pages. The purpose of the diploma project is to develop the software for emotions recognition from media files based on machine learning methods. The aim of the project is to improve the accuracy and quality of emotion recognition from media in real time. Research object: software for emotions recognition from media files. Subject of research: machine learning methods as a means of creating intelligent software for emotions recognition from media files. The section «Аналіз вимог до програмного забезпечення» describes general state of emotions recognition tasks in the field of machine learning, types, structure and methods of using ANN. Also, it analyses and similar software products and well-known technical solutions that can be used to build your own software. The section «Моделювання та конструювання програмного забезпечення» is dedicated to creating software flowcharts, checking the coverage of functional requirements and creating and training the necessary artificial neural networks. This chapter also describes the creation and development of the software for emotions recognition from media files. The section «Аналіз якості та тестування програмного забезпечення» discusses examples and variants of Smoke testing and the results of test cases. The section «Випровадження та супровід програмного забезпечення» describes the order of sequence of actions for creating an application’s executable file by developer. Also, it describes the methods of maintenance, that is version updates, for developer and an ordinary user. The software is implemented as the application (executable file) for a Windows 10 operating system. The results of the work were tested at the IV International scientific and practical conference of young scientists and students «SoftTech-2023» and published in the collection of its materials.uk
dc.format.extent174 с.uk
dc.identifier.citationШульц, С. О. Програмне забезпечення розпізнавання емоцій з медіафайлів на основі методів машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Шульц Софія Олексіївна. - Київ, 2023. - 174 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/63918
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучний інтелект (ШІ)uk
dc.subjectштучна нейронна мережа (ШНМ)uk
dc.subjectзгорткова нейронна мережа (ЗНМ)uk
dc.subjectмодель ШНМuk
dc.subjectмодель ШНМuk
dc.subjectкомп’ютерний зірuk
dc.subjectвагові матриціuk
dc.subjectядроuk
dc.subjectдатасетuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectartificial intellegence (AI)uk
dc.subjectartificial neural network (ANN)uk
dc.subjectconvolutional neural network (CNN)uk
dc.subjectANN modeluk
dc.subjectcomputer visionuk
dc.subjectweight matrixuk
dc.subjectkerneluk
dc.subjectdatasetuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.titleПрограмне забезпечення розпізнавання емоцій з медіафайлів на основі методів машинного навчанняuk
dc.title.alternativeSoftware for Emotion Recognition from Media Files Based on Machine Learning Methodsuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІПІ)
Бакалаврські роботи