Реализация интеллектуальной системы распознавания эмоций с применением нейронных сетей
Аннотация
Магистерская диссертация на тему «Реализация интеллектуальной системы распознавания эмоций с применением нейронных сетей» содержит 80 страниц, 9 таблиц, 35 рисунков, 25 формул, 62 литературных источника.
Актуальность магистерской диссертации заключается в использовании нейронных сетей для решения плохо формализованных задач в интеллектуальном анализе данных. Рост объемов информации, а также расширение круга технически сложных задач принятия решений требуют систематизации существующих методов и разработки новых методик и алгоритмов решения. В магистерской диссертации рассматривается возможность применения нейронной сети при решении задачи распознавания эмоций человека.
Основной целью работы является выбор информационной модели нейросети и реализация алгоритма распознавания двигательной активности лица. Нейронная сеть должна быть оптимальна по внутренней структуре, способу управления информационными потоками между нейронами. Выбранная информационная модель будет использована для решения практической задачи.
Основными задачами диссертационной работы являются:
1) Изучение существующих видов искусственных интеллектуальных систем, а также методов их функционирования.
2) Изучение основных видов информационных моделей искусственных нейронных сетей. Выбор оптимальной информационной модели нейронной сети для решения задачи распознавания эмоций.
3) Изучение существующих методов распознавания мимики и выделение универсальных методов среди них.
4) Реализация и описание алгоритма распознавания двигательной активности лица и решение практической задачи.
Объектом данного исследования являются подходы, методы распознавания мимических выражений.
Предметом исследования являются информационные модели искусственных нейронных сетей, а также описание алгоритма распознавания двигательной активности лица для решения практической задачи
Научная новизна магистерской диссертации заключается в использовании технологий нейросетей (информационных моделей), а также системы двигательной активности лица для реализации алгоритма распознавания эмоций человека.
Практическая значимость диссертационной работы: результаты работы могут быть использованы при решении задач интеллектуального анализа данных, в решении сложных технических задач видеоанализа. Результаты работы предполагают последующую реализацию собственной методики распознавания двигательной активности лица.
Актуальность магистерской диссертации заключается в использовании нейронных сетей для решения плохо формализованных задач в интеллектуальном анализе данных. Рост объемов информации, а также расширение круга технически сложных задач принятия решений требуют систематизации существующих методов и разработки новых методик и алгоритмов решения. В магистерской диссертации рассматривается возможность применения нейронной сети при решении задачи распознавания эмоций человека.
Основной целью работы является выбор информационной модели нейросети и реализация алгоритма распознавания двигательной активности лица. Нейронная сеть должна быть оптимальна по внутренней структуре, способу управления информационными потоками между нейронами. Выбранная информационная модель будет использована для решения практической задачи.
Основными задачами диссертационной работы являются:
1) Изучение существующих видов искусственных интеллектуальных систем, а также методов их функционирования.
2) Изучение основных видов информационных моделей искусственных нейронных сетей. Выбор оптимальной информационной модели нейронной сети для решения задачи распознавания эмоций.
3) Изучение существующих методов распознавания мимики и выделение универсальных методов среди них.
4) Реализация и описание алгоритма распознавания двигательной активности лица и решение практической задачи.
Объектом данного исследования являются подходы, методы распознавания мимических выражений.
Предметом исследования являются информационные модели искусственных нейронных сетей, а также описание алгоритма распознавания двигательной активности лица для решения практической задачи
Научная новизна магистерской диссертации заключается в использовании технологий нейросетей (информационных моделей), а также системы двигательной активности лица для реализации алгоритма распознавания эмоций человека.
Практическая значимость диссертационной работы: результаты работы могут быть использованы при решении задач интеллектуального анализа данных, в решении сложных технических задач видеоанализа. Результаты работы предполагают последующую реализацию собственной методики распознавания двигательной активности лица.