Цель работы заключается в создании алгоритма для распознавания симулированных человеком эмоций с использованием глубокого обучения. Объект исследования – симулированные и искренние человеческие эмоции. В работе проведен обзор существующих подходов к распознаванию симулированных эмоций. Создан набор данных для определения симулирования эмоции удовольствия. Определена архитектура нейронной сети и проведено ее обучение для бинарной классификации исследуемой эмоции.

The goal of the research is to create an algorithm for recognizing simulated human emotions using deep learning. The object of the research is simulated and sincere human emotions. This paper reviews existing approaches to the recognition of simulated emotions. A dataset for identifying the simulated emotion of pleasure has been created. Neural network architecture was defined and trained for binary classification of the investigated emotion.

• РЕФЕРАТ
• ABSTRACT
• СОДЕРЖАНИЕ
• ВВЕДЕНИЕ
• 1 Обзор исследований по выявлению симулированных эмоций
  • 1.1. Симулированные выражения боли
  • 1.2. Симулированные выражения радости
  • 1.3. Выводы по первой главе
• 2 Признаки истинных и симулированных эмоций
  • 2.1. Непроизвольные выражения
  • 2.2. Микровыражения
  • 2.3. Надежные признаки искренности эмоции
  • 2.4. Дополнительные признаки для определения симулированных эмоций
  • 2.5. Случаи, при которых невозможно использовать признаки симулирования
  • 2.6. Выводы по второй главе
• 3 Алгоритм распознавания симулированных эмоций
  • 3.1. Создание набора данных
  • 3.2. Извлечение информации из созданного набора данных
  • 3.3. Выбор архитектуры и обучение нейронной сети
  • 3.4. Вывод по третьей главе
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ