Применение методов машинного обучения для решения задачи классификации эмоции на изображении по ключевым точкам; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине

Применение методов машинного обучения для решения задачи классификации эмоции на изображении по ключевым точкам; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине

Bibliographic Details
Parent link:Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине.— 2019.— [100-104]
Main Author: Коровкин В. А. Виталий Александрович
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Управление проректора по цифровизации Информационно-аналитическое управление Центр информационных технологий
Summary:Заглавие с титульного экрана
In this paper, was considered the application of the three most popular methods of machine learning, which are used to classify images (support vector method, artificial neural network, and convolutional neural network). These methods were used to solve the problem of recognition and classification of emotions on image the face of a person. Emotions were recognized using facial landmarks (78), which were determined using the Active Appearance Model algorithm. For training and testing, the Extended CohnKanade Database (CK +) was used. The algorithm developed using convolution layers (mean about 91%) showed the best accuracy. It was also revealed that the use of convolution layers reduces the network error for the same number of training eras.
Language:Russian
Published: 2019
Series:Современные тренды информатизации. Социо-кибернетические системы
Subjects:
электронные ресурсы
труды учёных ТПУ
facial expressions
emotional state
convolutional neural networks
emotion recognition
computer vision
facial points
эмоциональное состояние
сверточные нейронные сети
распознавание
эмоции
изображения
компьютерное зрение
ключевые точки
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/57385
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=630710

Similar Items

Similar Items