Дослідження ефективності методу виявлення стресу на основі аналізу візуальних характеристик обличчя за фото нейромережевими засобами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorШимко, А.С.
dc.contributor.authorЗваричук, М.Д.
dc.contributor.authorСобко, О.В.
dc.date.accessioned2025-12-05T14:35:28Z
dc.date.available2025-12-05T14:35:28Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ даному дослідженні розглянуто проблему автоматизованого виявлення стресу за фотозображенням обличчя як актуальну задачу комп’ютерного зору та штучного інтелекту. Запропоновано підхід на основі глибинних нейронних мереж із використанням архітектури MobileNetV2, адаптованої до бінарної класифікації станів «стрес» та «без стресу». Проведено попередню обробку та аугментацію зображень із Stress Faces Dataset, що забезпечило покращене узагальнення моделі. Розроблено інтелектуальну систему з модульною архітектурою для інтеграції у веб- та мобільні платформи, яка здійснює повний цикл аналізу: завантаження фото, обробку, прогнозування та візуалізацію результатів. Експериментальні дослідження підтвердили високу точність класифікації на рівні 86 %, що перевищує показники існуючих методів. Результати демонструють ефективність підходу для неінвазивної оцінки психоемоційного стану, відкриваючи перспективи застосування у психологічній підтримці, дистанційній медицині, освітній аналітиці та системах безпеки.
dc.identifier.citationШимко А.С., Зваричук М.Д., Собко О.В. Дослідження ефективності методу виявлення стресу на основі аналізу візуальних характеристик обличчя за фото нейромережевими засобами. Збірник наукових праць за матеріалами XVII Всеукраїнської науково-практичної конференції «Актуальні проблеми комп’ютерних наук АПКН-2025», 14-15 листопада 2025. Хмельницький, 2025. С. 462-472.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/19900
dc.language.isouk
dc.titleДослідження ефективності методу виявлення стресу на основі аналізу візуальних характеристик обличчя за фото нейромережевими засобами
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
apkn-2025_corpuspaper-462-472.pdf
Розмір:
652.62 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Кафедра комп’ютерних наук