Распознавание эмоционального состояния человека на основе сверточной нейронной сети
Аннотация:
Предмет исследования. Предложено новое решение распознавания эмоционального состояния человека (радость, удивление, грусть, гнев, отвращение, страх и нейтральное состояние) по выражению лица. Наряду с традиционной вербальной коммуникацией эмоции играют значительную роль при определении истинных намерений для реализации коммуникативного акта в различных практических сферах деятельности. Существует большое количество моделей и алгоритмов распознавания эмоций человека по классам и их применения для сопровождения коммуникативного акта. Известные модели дают невысокую точность распознавания эмоциональных состояний. Методы. Для классификации выражений лиц построены два классификатора, реализованные в библиотеке Keras: ResNet50, MobileNet, и предложена новая архитектура классификатора сверточной нейронной сети. Обучение классификаторов осуществлено на наборе данных FER 2013. Основные результаты. Сравнение результатов работы выбранных классификаторов показало, что предложенная модель имеет наилучший результат по точности валидации (60,13 %) и размеру (15,49 МБ), при этом функция потерь составляет 0,079 для точности и 2,80 — для валидации. Практическая значимость. Результаты исследования могут быть использованы для распознавания признаков стресса и агрессивного поведения человека в системах обслуживания населения и в сферах, при наличии общения с большим количеством людей.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Исследование силиконовой пленки, осажденной на поверхность кварцевого стекла под действием лазерного излучения
- Оптические композиты на основе органических полимеров и полупроводниковых пигментов
- Новый алгоритм идентификации частоты синусоидального сигнала с постоянными параметрами
- Исследование кремниевых p-n структур с моно- и мультифоточувствительными поверхностями
- Детектирование состояния зевоты у водителя транспортного средства при помощи модели сверточной нейронной сети
- Применение теории игр для обеспечения безопасности коммуникации киберфизической системы с использованием механизмов репутации и доверия
- Исследование влияния человеческих факторов на скорость движения рельсового городского транспорта
- Алгоритм обнаружения RFID-дубликатов
- Редукция набора детекторов LSB с заданной достоверностью
- Классификация объектов на изображениях с учетом искажений на основе двухэтапного топологического анализа
- Снижение размерности атрибутов с использованием нечетко оптимизированного независимого компонентного анализа для системы обнаружения вторжений в большие данные
- Оптимальная быстрая генерация и распределение квантовых ключей
- Исследование способов векторизации неструктурируемых текстовых документов на естественном языке по степени их влияния на качество работы различных классификаторов
- Интеллектуализация управления развитием персонала высокотехнологичных сервис-ориентированных компаний
- Исследование эффективности работы системы коррекции магнитного компаса
- Новая аналитическая модель тока стока и параметров малых сигналов AlGaN-GaN транзисторов с высокой подвижностью электронов
- Вменение и системное моделирование параметров кислотно-основного состояния различных групп пациентов
- Построение на базе задачи машины Дубинса опорных траекторий движения объектов с учетом постоянных внешних воздействий
- Математическая модель эпидемии с произвольным законом восстановления
- Моделирование импульсного истечения смеси воздуха и мелкодисперсного порошка, частично заполняющего выбросной канал
- Использование векторизованных структур данных при реализации вычислительных алгоритмов решения задач механики сплошной среды
- Сравнительный анализ алгоритмов вычислительного интеллекта для оценки канала LTE
- Внедрение системы поддержки принятия решений для повышения качества медицинских данных пациентов с артериальной гипертензией