Details

Title: Распознавание эмоций по видеопотоку с применением сверточных искусственных нейронных сетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.03 «Прикладная информатика» ; образовательная программа 09.03.03_03 «Прикладная информатика в области информационных ресурсов»
Creators: Хвойницкая Яна Михайловна
Scientific adviser: Пак Вадим Геннадьевич
Other creators: Пархоменко Владимир Андреевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: искусственные нейронные сети; сверточные нейронные сети; распознавание образов; распознавание эмоций человека; python; open-cv; tensorflow; keras; artificial neural networks; convolutional neural networks; pattern recognition; human emotion recognition
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.03.03
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-2748
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная работа посвящена исследованию и разработке сверточной нейронной сети для распознавания эмоций человека, созданию системы детектирования лиц и распознавания эмоции на данном лице по видеопотоку в режиме реального времени. В ходе исследования был проведен сравнительный анализ методов детектирования лица в видеопотоке, были рассмотрены и проанализированы модели сверточных нейронных сетей, применяемые для распознавания образов. Определены и проанализированы методы оценки эффективности работы искусственных нейронных сетей. В качестве основы разрабатываемой модели сверточной нейронной сети выбрана архитектура Xception. Разработана и обучена сверточная нейронная сеть для распознавания эмоций человека. Создана система детектирования лиц людей и распознавания эмоции на данном лице по видеопотоку в режиме реального времени. В разработке приложения использовались компоненты библиотеки Keras на базе TensorFlow.

This work is devoted to the study and development of a convolutional neural network for recognizing human emotions, creating a system for detecting faces, and recognizing emotions on a given person using a real-time video stream. During the study, a comparative analysis of the methods for detecting faces in the video stream was carried out, models of convolutional neural networks used for pattern recognition were examined and analyzed. Methods for assessing the performance of artificial neural networks have been identified and analyzed. The architecture of Xception was chosen as the basis of the developed model of the convolutional neural network. A convolutional neural network for recognizing human emotions has been developed and trained. A system has been created for detecting people's faces and recognizing emotions on a given person using a real-time video stream. In developing the application, the components of the Keras library based on TensorFlow were used.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 1
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics