Інформаційна технологія для визначення особливостей емоційного стану людини на відеозображенні

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБалишин, О.O.
dc.date.accessioned2020-04-21T10:56:36Z
dc.date.available2020-04-21T10:56:36Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractВ роботі проаналізовано проблему розпізнавання емоцій людини у процесі спілкування через Інтернет. Визначено актуальність теми, результати дослідження якої можна використати у маркетингових та соціальних сферах. На основі теоретичного матеріалу здійснено побудову нейронних мереж для розпізнавання емоцій з використанням двох підходів: пошук ключових точок та згорткові нейронні мережі з різними архітектурами. Проведено аналіз підходів до вирішення задачі розпізнавання емоцій, алгоритмів обробки зображень та машинного навчання. Розроблено та реалізовано багатокритерійний підхід до відбору інформативних ознак і формування оптимального набору нейромережевих класифікаторів, а також гібридний алгоритм навчання згорткової нейронної мережі, що базується на послідовному використанні алгоритму зворотного поширення помилки. Встановлено, що запропонований гібридний алгоритм є значно ефективнішим ніж звичайні повнозв’язні нейронні мережі для розпізнавання емоцій. В результаті розроблена інформаційна технологія для визначення особливостей емоційного стану людини на відеозображенні в режимі реального часу.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/8896
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subject121 Інженерія програмного забезпеченняuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectштучні нейронні мережіuk_UA
dc.subjectзадача класифікаціїuk_UA
dc.subjectрозпізнавання образівuk_UA
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk_UA
dc.titleІнформаційна технологія для визначення особливостей емоційного стану людини на відеозображенніuk_UA
dc.typeАнотаціяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
Анотацiя_IПЗ_Балишин_1.doc
Розмір:
28.5 KB
Формат:
Microsoft Word
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
ФІТ/(М)