Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/76261
Название: Разработка нейросетевого алгоритма распознавания эмоционального состояния человека по изображениям его лица
Авторы: Козлов, Дмитрий Сергеевич
Научный руководитель: Друки, Алексей Алексеевич
Ключевые слова: сверточные нейронные сети; алгоритм; распознавание эмоций; изображение; разработка; convolutional neural networks; algorythm; emotion recognition; image; development
Дата публикации: 2023
Библиографическое описание: Козлов Д. С. Разработка нейросетевого алгоритма распознавания эмоционального состояния человека по изображениям его лица : выпускная квалификационная работа бакалавра / Д. С. Козлов ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. А. А. Друки. — Томск, 2023.
Аннотация: Рассмотрение актуальных нейронных сетей с применением технологии свертки, специализирующиеся на классификации объектов на изображениях. Разработка алгоритма на основе глубоких нейронных сетей для распознавания эмоционального состояния человека по изображениям его лица. Алгоритм распознает несколько базовых эмоциональных состояний человека: радость, грусть, страх, злость, нейтральное состояние, удивление.
Review of the relevant neural networks with the implementation of convolution, which are specialized in object detection from images. Development of an algorythm based on deep neural networks for recognition of a person's emotional state from their face image. The algorythm recognizes several basic human emotional states: happiness, sadness, fear, anger, neutral state, surprise.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/76261
Располагается в коллекциях:Выпускные квалификационные работы (ВКР)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU1469299.pdf2 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


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