Вісник ХНУ. Технічні науки - 2020 рік

Постійне посилання зібрання

https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/8916

Переглянути

Перегляд Вісник ХНУ. Технічні науки - 2020 рік за Автор "Barmak, O."

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Модель для розпізнавання мімічних проявів емоцій
    (Хмельницький національний університет, 2020) Бармак, О.В.; Калита, О.Д.; Манзюк, Е.А.; Barmak, O.; Kalyta, O.; Manziuk, E.
    В статті запропоновано підхід до отримання спрощеної моделі, за допомогою якої стане можливою реалізація розпізнавання емоційних проявів на обличчі швидким чином. У моделі реалізована гіперплощинна класифікація мімічних проявів основних емоційних станів. Основною перевагою запропонованого підходу є невелика обчислювальна складність, що дасть змогу реалізувати розпізнавання змін емоційного стану людини за мімічними проявами без використання спеціалізованого обладнання (для відеокамер з низькою роздільною здатністю або на великій відстані). Сфера застосування – контроль за водієм під час керування транспортом, оператором складного виробництва тощо. Проведення дослідження та обробка зібраних даних дозволили виділити основні ділянки обличчя, що впливають на відображення емоційних станів. До них відносяться ділянки обличчя з бровами, очами та ротом. Виділення множин якісних характеристик зміщень точок стало заключним етапом. Для визначення форм групування станів як відображення сукупності ознак було застосовано підхід, що дозволив використати методи візуалізації даних. Це було необхідно для наочного відображення характерних форм групування даних. Ці груповані дані і визначають класи емоційних проявів. Можливість встановлення границь розділення класів, тобто емоційних станів, була важливим аспектом. Розташування границь може коректуватися залежно від якості та кількості даних. Така форма адаптації дозволила застосовувати технологію розпізнавання мімічних проявів емоцій більш гнучко та адаптувати її. Незважаючи на те, що мімічні прояви в силу фізіологічних особливостей є типовими проявами емоції, границі розділення даних необхідно коректувати для точного розмежування класів емоцій. Це дозволяє гіперплощинна класифікація. Невелика обчислювальна здатність виступила основною перевагою запропонованого підходу. Це дало змогу реалізувати розпізнавання змін емоційного стану людини за мімічними проявами на обличчі без використання спеціалізованого обладнання.