Разработка и анализ нейросетевого алгоритма распознавания эмоций по изображению лицастатья из журнала
База данных: Каталог библиотеки СФУ (Р 177)
Библиографическое описание: Разработка и анализ нейросетевого алгоритма распознавания эмоций по изображению лица = Development of neural network algorithm for emotion recognition on facial image / О. А. Степанова [и др.]. - Текст : непосредственный // Успехи современной радиоэлектроники. - 2018. - № 11. - С. 38-44 : 4 рис., 2 табл. - Библиогр.: с. 43 (19 назв. ). - Заглавие, авторы, аннотация, ключевые слова, библиография приведены на русском и английском языках. - ISSN 2070-0784.
Аннотация: Разработан и исследован алгоритм распознавания эмоций на лице человека, в основе которого лежит реализация сверточной нейронной сети, способной относить изображения лиц к одному из шести классов эмоций: спокойствие, улыбка, удивление, заинтересованность, отвращение, крик. Показано, что обучение и тестирование нейросетевого алгоритма осуществлялось на суперкомпьютере NVIDIA DGX-1 с использованием изображений из тестовой базы Multi-PIE. Получены матрица неточностей, зависимости изменения доли правильных ответов и функции потерь от числа итераций при обучении нейронной сети, значения метрик оценки качества итогового алгоритма. Показано, что практическое использование алгоритма возможно в системах анализа аудитории по изображению лица, работающих в режиме реального времени.
Год издания: 2018
Авторы: Степанова О. А. , Ивановский Л. И. , Хрящев В. В. , Приоров А. Л.
Источник: Успехи современной радиоэлектроники
Выпуск: № 11
Номера страниц: 38-44
Количество экземпляров:
- ЭЧЗ.6вн: свободно 1 из 1 экземпляров
Ключевые слова: Multi-PIE, анализ лица, базы изображений, матрицы неточностей, машинное обучение, ошибки классификатора, распознавание эмоций, сверточные нейронные сети, тестовые базы
Рубрики: Радиоэлектроника,
Теория информации. Общая теория связи,
Вычислительная техника,
Распознавание и преобразование образов
Теория информации. Общая теория связи,
Вычислительная техника,
Распознавание и преобразование образов
ISSN: 2070-0784
Идентификаторы: полочный индекс Р 177, шифр zrur/2018/11-077133855