Details

Title: Распознавание эмоций по изображению 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: Капустина Дарья Николаевна
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 эмоций; artificial neural networks; convolutional neural networks; 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/vr20-3187
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

В рамках данной дипломной работы была разработана сверточная искусственная нейронная сеть для распознавания эмоций человека по изображениям лиц. В первой главе описываются основные принципы и подходы к распознаванию эмоций, обосновывается выбор сверточной нейронной сети для решения задачи. Приведен обзор существующих программных решений и проблем, возникающих при этом. Во второй главе определяются основные архитектуры, методы и функции, применимые для решения задачи и выбранные для реализации. В третьей главе описывается подготовка, проектирование и реализация модели для распознавания эмоций. В четвертой главе приводятся результаты тестирования обученной сети и анализируется качество ее работы.

As part of this thesis, a convolutional neural network was developed to recognize human emotions by an image analysis. The first chapter describes the basic principles and approaches to the emotion recognition, explains the choice of using a convolutional neural network. A review of existing software solutions and difficulties in solving the problem is given. The second chapter defines the main architectures, methods and functions that are used in solving the problem and selected for implementation. The third chapter describes the preparation, design, and implementation of an emotion recognition model. The fourth chapter presents the results of testing a trained network and analyzes the quality.

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: 1
Detailed usage statistics