Інформаційна система з використанням згорткових нейронних мереж у визначенні рівню стресу за виразом обличчя
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
ISSN
E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет імені І. І. Мечникова
Анотація
Тема магістерської роботи «Інформаційна система з використанням згорткових нейронних мереж у визначенні рівню стресу за виразом обличчя».
Актуальність магістерської роботи полягає в здійсненні розробки інформаційної система, яка здатна визначати рівень стресу людини за ознаками виразу обличчя з застосуванням технології згорткових нейронних мереж.
Об'єкт дослідження – процеси проектування та розробки інформаційної системи розпізнавання емоцій за певними ознаками для визначення рівня стресу за виразом обличчя.
Предмет дослідження – методи та алгоритми машинного навчання, зокрема згорткові нейронні мережі (CNN), для аналізу емоційного стану на основі визначених ознак зображень обличчя.
Метою магістерської роботи є створення інформаційної системи, яка використовує CNN для визначення рівня стресу людини за певними ознаками виразу обличчя. Для здійснення проектування та розробки інформаційної системи проведено дослідження та аналіз існуючих підходів до розпізнавання емоцій, обґрунтовано вибір архітектури CNN, визначено процес навчання та валідації моделі, проведено експериментальну оцінку ефективності системи, включаючи аналіз точності, продуктивності та стійкості до змін зовнішніх умов.
Практична цінність магістерської роботи полягає в тому, що розроблена система є готовим програмним продуктом здатним аналізувати відеопотік з веб-камери у реальному часі, класифікуючи емоції та на основі отриманих даних оцінювати рівень стресу користувача.
The relevance of this master's thesis lies in the development of an information system capable of determining a person's stress level based on facial expression features using convolutional neural network technology. The research object is the design and development processes of an information system for recognizing emotions based on specific features to determine stress levels from facial expressions. The research subject is machine learning methods and algorithms, specifically Convolutional Neural Networks (CNNs), for analyzing emotional states based on identified features in facial images. The goal of this master's thesis is to create an information system that uses CNNs to determine a person's stress level based on specific facial expression features. To achieve this, research and analysis of existing approaches to emotion recognition were conducted, the choice of CNN architecture was justified, the model training and validation process was defined, and an experimental evaluation of the system's effectiveness was performed, including analysis of accuracy, performance, and robustness to changing external conditions. The practical value of the master's thesis lies in the fact that the developed system is a finished software product capable of analyzing a video stream from a webcam in real-time, classifying emotions, and evaluating the user's stress level based on the obtained data.
The relevance of this master's thesis lies in the development of an information system capable of determining a person's stress level based on facial expression features using convolutional neural network technology. The research object is the design and development processes of an information system for recognizing emotions based on specific features to determine stress levels from facial expressions. The research subject is machine learning methods and algorithms, specifically Convolutional Neural Networks (CNNs), for analyzing emotional states based on identified features in facial images. The goal of this master's thesis is to create an information system that uses CNNs to determine a person's stress level based on specific facial expression features. To achieve this, research and analysis of existing approaches to emotion recognition were conducted, the choice of CNN architecture was justified, the model training and validation process was defined, and an experimental evaluation of the system's effectiveness was performed, including analysis of accuracy, performance, and robustness to changing external conditions. The practical value of the master's thesis lies in the fact that the developed system is a finished software product capable of analyzing a video stream from a webcam in real-time, classifying emotions, and evaluating the user's stress level based on the obtained data.
Опис
Ключові слова
122 комп’ютерні науки, магістр, система, згорткова нейронна мережа, ознаки стресу людини, технології комп’ютерного зору, system, convolutional neural network, human stress indicators, computer vision technologies
Бібліографічний опис
Іванова, А. О. Інформаційна система з використанням згорткових нейронних мереж у визначенні рівню стресу за виразом обличчя» = An information system using convolutional neural networks in determining the level of stress by facial Address Them Through Penetration Testing: кваліфікаційна робота магістра / А. О. Іванова. – Одеса, 2024. – 86 с.