Розробка нейронної мережі для ідентифікації людських емоцій

Abstract

UA : Кваліфікаційна робота: 47 сторінок, 17 рисунків, 26 джерел. Об’єкт дослідження – процес автоматичного розпізнавання людських емоцій на основі аналізу зображень обличчя засобами комп’ютерного зору. Предмет дослідження: методи глибокого навчання, згорткові нейронні мережі та програмні засоби для побудови систем ідентифікації емоцій. Мета роботи: розробка ефективної нейронної мережі для ідентифікації людських емоцій за зображеннями обличчя з використанням технологій глибокого навчання. Метод дослідження: аналіз сучасних методів розпізнавання емоцій, проєктування архітектури згорткової нейронної мережі, програмна реалізація системи, навчання моделі та експериментальна оцінка її ефективності. У кваліфікаційній роботі проведено детальний аналіз згорткових нейронних мереж та розроблено нейронну мережу для ідентифікації людських емоцій по фотографіям Робота демонструє не лише знання теоретичних аспектів штучного інтелекту та аналізу даних, але й вміння їх успішно реалізувати в практичному застосуванні. У результаті проведеного дослідження було досягнуто поставленої мети, а саме – розроблено та реалізовано нейронну мережу, яка забезпечує точну ідентифікацію та класифікацію людських емоцій. Ця розробка може бути використана для підвищення ефективності взаємодії людини з комп'ютером, у психологічних дослідженнях, системах безпеки або для покращення рівня обслуговування у відповідних сферах.EN : Qualification work: 47 pages, 17 figures, 26 sources. The object of the study is the process of automatic recognition of human emotions based on the analysis of facial images using computer vision. Subject of the study: deep learning methods, convolutional neural networks and software tools for building emotion identification systems. Purpose of the work: development of an effective neural network for identifying human emotions from facial images using deep learning technologies. Research method: analysis of modern methods of emotion recognition, design of the architecture of the convolutional neural network, software implementation of the system, model training and experimental evaluation of its effectiveness. In the qualification work, a detailed analysis of convolutional neural networks was conducted and a neural network for identifying human emotions from photographs was developed. The work demonstrates not only knowledge of the theoretical aspects of artificial intelligence and data analysis, but also the ability to successfully implement them in practical application. As a result of the study, the set goal was achieved, namely, a neural network was developed and implemented that provides accurate identification and classification of human emotions. This development can be used to improve the efficiency of human-computer interaction, in psychological research, security systems, or to improve the level of service in related areas.