Details

Title: Распознавание эмоционально-поведенческих паттернов по мимике лица человека с использованием методов глубокого обучения: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.04.01_15 «Технологии проектирования системного и прикладного программного обеспечения»
Creators: Манихин Игорь Андреевич
Scientific adviser: Никитин Кирилл Вячеславович
Other creators: Новопашенный Андрей Гелиевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2021
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Распознавание образов; Вычислительные машины электронные — Программы прикладные; бдительность; сонливость; алкогольное опьянение; наркотическое опьянение; частота закрытия глаз; соотношение сторон глаз; пупиллометрия; термография; искусственные нейронные сети; логистическая регрессия; деревья решений
UDC: 004.93'1; 004.422.8:004.9
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 09.04.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-692
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\12797

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

Магистерская диссертация посвящена разработке системы предупреждения водителя о возникновении дорожно-транспортных происшествий путем выявления его эмоционального состояния на видеопотоке. В работе проведён анализ аналогов разрабатываемой системы, методов решения задач расчёта показателей отсутствия бдительности, оценки эмоционального состояния водителя. В ходе работы было проведено проектирование и разработка архитектуры системы, алгоритмов расчёта показателей отсутствия бдительности у водителя на основе методов расчёта показателя усталости PERCLOS и пупиллометрического подхода, направленного на определение состояний алкогольного и наркотического опьянений, и алгоритма оценки эмоционального состояния водителя. Экспериментальное исследование разработанной системы проводится на синтетических данных и реальных данных, которое подтверждает ожидаемые качество работы и корректную работоспособность разработанной системы.

The master's thesis is devoted to the development of a system for warning the driver about the occurrence of road accidents by identifying the emotional state of a person by his facial expressions on the video stream. The paper analyzes the analogues of the developed system, methods and approaches used in solving the problems of calculating the indicators of lack of vigilance in the driver and assessing his emotional state. In the course of the work, the design and development of the system architecture, algorithms for determining the indicators of lack of vigilance in the driver based on the method of calculating the fatigue index PERCLOS and the pupillometric approach aimed at determining the states of alcohol and drug intoxication, and the algorithm for assessing the emotional state of the driver were carried out. The experimental study of the developed system is carried out both on synthetic data and on real data, which confirms the expected quality of work and the correct performance of the developed system.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 3
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics