Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54883
Название: Разработка программы определения эмоционального состояния группы людей по цифровому изображению
Авторы: Колобов, Ростислав Сергеевич
Научный руководитель: Курганов, Василий Васильевич
Ключевые слова: сверточная нейронная сеть; распознавание эмоций на уровне группы; алгоритм программы; глубокое обучение; выравнивание изображения; convolutional neural network; group-level emotion recognition; algorithm of the program; deep learning; image alignment
Дата публикации: 2019
Библиографическое описание: Колобов Р. С. Разработка программы определения эмоционального состояния группы людей по цифровому изображению : бакалаврская работа / Р. С. Колобов ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение автоматизации и робототехники (ОАР) ; науч. рук. В. В. Курганов. — Томск, 2019.
Аннотация: В выпускной квалификационной работе представлена разработка программы определения эмоционального состояния группы людей по цифровому изображению. В работе приведены результаты разработки обобщенного и детализированного алгоритма программы. Рассмотрены существующие методы детектирования лиц на изображениях, а также методы их последующей классификации на классы эмоций. После выбора методов детектирования и классификации изображений лиц была разработана функция выравнивания лица на изображении, разработана архитектура и обучена сверточная нейронная сеть. В завершении работы были объединены разработанные этапы алгоритма программы и проанализировано ее быстродействие.
The final qualifying paper presents the development of a program for determining the emotional state of a group of people using a digital image. The paper presents the results of the development of a generalized and detailed program algorithm. Existing methods for detecting faces on images, as well as methods for their subsequent classification into classes of emotions, are considered. After choosing the methods for detecting and classifying face images, a function was developed to align the faces in the image, an architecture was developed, and a convolutional neural network was trained. At the end of the work, the developed stages of the program algorithm were combined and its speed was analyzed.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54883
Располагается в коллекциях:Выпускные квалификационные работы (ВКР)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU735497.pdf2,2 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.