Система розпізнавання емоцій

Система розпізнавання емоцій
Система розпізнавання емоцій 16.05.2024

Система розпізнавання емоцій

Система розпізнавання емоцій

Вступ

Штучний інтелект і комп'ютерний зір в останні роки значно просунулись вперед, надаючи можливості для створення інноваційних рішень у різних сферах. Однією з таких областей є розпізнавання емоцій, що має велике значення для покращення взаємодії між людьми та технологіями. Система розпізнавання емоцій може бути корисною в системах безпеки, освіті, охороні здоров'я та багатьох інших сферах.

Основна ідея

Метою цього проекту є створення інтелектуальної системи, здатної в реальному часі розпізнавати емоції на обличчях людей за допомогою комп'ютерного зору та методів глибокого навчання. Програма аналізує відеопотік або зображення і визначає емоційний стан людини, такі як радість, сум, гнів, здивування, страх або нейтральний вираз. Система базується на використанні бібліотек Python, таких як OpenCV та TensorFlow.

Технологічні аспекти

Інструменти та бібліотеки

  1. OpenCV: бібліотека для комп'ютерного зору, що надає інструменти для обробки зображень і відео.
  2. TensorFlow: бібліотека для машинного навчання і глибокого навчання, що дозволяє створювати і тренувати нейронні мережі.
  3. Keras: високорівневий API для TensorFlow, що спрощує побудову та тренування моделей глибокого навчання.

Архітектура системи

  1. Збір даних: використання наборів даних з емоційними виразами облич, таких як FER-2013.
  2. Попередня обробка: зображення нормалізуються та перетворюються в сірий колір для зменшення складності обробки.
  3. Тренування моделі: побудова та тренування згорткової нейронної мережі (CNN) для класифікації емоцій.
  4. Реалізація в реальному часі: інтеграція моделі з OpenCV для обробки відеопотоку з веб-камери.

Результати роботи

Точність і продуктивність

Після тренування модель показала високу точність у розпізнаванні емоцій на тестовому наборі даних. У реальних умовах система повинна виявляти емоції з точністю близько 85-90%. Швидкість обробки забезпечує роботу в реальному часі, що дозволяє використовувати систему для моніторингу відеопотоків.

Застосування

  1. Системи безпеки: розпізнавання підозрілої поведінки або агресивних емоцій для попередження конфліктів.
  2. Освіта: моніторинг емоційного стану студентів для адаптації навчальних матеріалів та методик.
  3. Охорона здоров'я: допомога в діагностиці психічних станів та моніторинг пацієнтів.
  4. Служби підтримки: покращення якості обслуговування клієнтів шляхом аналізу їхнього емоційного стану.

Висновки

Розробка системи розпізнавання емоцій є значущим кроком у напрямку інтеграції штучного інтелекту в повсякденне життя. Ця технологія має великий потенціал для підвищення якості послуг та безпеки в різних сферах діяльності. Завдяки точності та швидкості обробки, така система може стати незамінним інструментом для моніторингу і аналізу емоційного стану людей, надаючи нові можливості для взаємодії між людьми та технологіями.


Назва конкурсу:  Конкурс «Вирішення практичних задач із застосуванням штучного інтелекту»
ПІБ Співвиконавців:  Кукуєв Руслан Олександрович, Кіммел Стівен Кристоферович
ПІБ конкурсанта:  Дунай Данііл Анатолійович
Країна:  Україна
Область:  Харківська область
Назва НЗ:  Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»
Учасник фіналу:  Ні
Файл статті (pdf):  Завантажити

Повернення до списку