Разработка системы распознавания эмоций по лицевым выражениям на основе машинного обучения
Uložené v:
| Názov: | Разработка системы распознавания эмоций по лицевым выражениям на основе машинного обучения |
|---|---|
| Informácie o vydavateľovi: | ООО Цифра, 2025. |
| Rok vydania: | 2025 |
| Predmety: | machine learning, emotion recognition, deep learning, распознавание эмоций, facial expressions, обработка изображений, лицевые выражения, глубокое обучение, машинное обучение, image processing |
| Popis: | В статье представлены результаты разработки и тестирования системы машинного обучения для распознавания эмоций по лицевым выражениям. Создан веб-сервис, обеспечивающий три режима работы: анализ эмоций на статических изображениях, видеозаписях и в реальном времени с использованием веб-камеры. Для обучения модели использован размеченный датасет базовых эмоций, включающий несколько классов выражений лица. В ходе работы проведена оценка эффективности системы с применением различных тестовых наборов данных и метрик качества классификации. Анализ экспериментальных результатов подтвердил надежность предложенного подхода. Разработанная система может быть применена в различных областях, включая компьютерное зрение, автоматическое распознавание эмоций, психологические исследования, разработку интерактивных пользовательских интерфейсов, а также в системах дистанционного обучения и анализа поведения пользователей. The article presents the results of development and testing of a machine learning system for recognising emotions from facial expressions. A web service has been created that provides three modes of operation: emotion analysis on static images, video recordings and in real time using a webcam. A marked-up dataset of basic emotions, including several classes of facial expressions was used to train the model. The performance of the system was evaluated using different test datasets and classification quality metrics. The analysis of experimental results confirmed the reliability of the proposed approach. The developed system can be applied in various fields, including computer vision, automatic emotion recognition, psychological research, development of interactive user interfaces, as well as in distance learning systems and user behaviour analysis. Международный научно-исследовательский журнал, Выпуск 6 (156) 2025 |
| Druh dokumentu: | Article |
| Jazyk: | Russian |
| DOI: | 10.60797/irj.2025.156.52 |
| Rights: | CC BY |
| Prístupové číslo: | edsair.doi...........bfccd04bee868c4f376c7fc03e50025c |
| Databáza: | OpenAIRE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstrakt: | В статье представлены результаты разработки и тестирования системы машинного обучения для распознавания эмоций по лицевым выражениям. Создан веб-сервис, обеспечивающий три режима работы: анализ эмоций на статических изображениях, видеозаписях и в реальном времени с использованием веб-камеры. Для обучения модели использован размеченный датасет базовых эмоций, включающий несколько классов выражений лица. В ходе работы проведена оценка эффективности системы с применением различных тестовых наборов данных и метрик качества классификации. Анализ экспериментальных результатов подтвердил надежность предложенного подхода. Разработанная система может быть применена в различных областях, включая компьютерное зрение, автоматическое распознавание эмоций, психологические исследования, разработку интерактивных пользовательских интерфейсов, а также в системах дистанционного обучения и анализа поведения пользователей.<br />The article presents the results of development and testing of a machine learning system for recognising emotions from facial expressions. A web service has been created that provides three modes of operation: emotion analysis on static images, video recordings and in real time using a webcam. A marked-up dataset of basic emotions, including several classes of facial expressions was used to train the model. The performance of the system was evaluated using different test datasets and classification quality metrics. The analysis of experimental results confirmed the reliability of the proposed approach. The developed system can be applied in various fields, including computer vision, automatic emotion recognition, psychological research, development of interactive user interfaces, as well as in distance learning systems and user behaviour analysis.<br />Международный научно-исследовательский журнал, Выпуск 6 (156) 2025 |
|---|---|
| DOI: | 10.60797/irj.2025.156.52 |