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.