Обзор методов автоматического распознавания эмоционального состояния человека по изображению
Вантажиться...
Дата
2020
DOI
doi.org/10.20998/2079-0023.2020.01.15
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
Национальный технический универститет "Харьковский политехнический институт"
Анотація
Рассматривается задача распознавания эмоционального состояния человека по изображению. Приведен обзор основных способов описания человеческих эмоций: разделение на конечное число классов и использование векторного описания. Представлены существующие разработки в области распознавания эмоций по изображению, а также приведен общий алгоритм работы подобных систем. Основными этапами решения задачи распознавании эмоций являются поиск лица на изображении и классификация эмоции. Информационная технология распознавания эмоций представлена в графической нотации. Описаны принципы работы алгоритма Виолы -Джонса, который используется для определения лица человека на изображении Представлены подходы, которые применяются для решения задачи классификации: алгоритм Виолы-Джонса, метод опорных точек, различные архитектуры нейронных сетей, которые предназначены для классификации изображений. Проанализированы преимущества и недостатки метода опорных точек, базирующегося на системе кодирования лицевых движений, а также способ применения алгоритма Виолы-Джонса для классификации эмоций. Рассмотрен метод распознавания эмоционального состояния человека на основании визуальной информации с применением сверточных нейронных сетей. Описаны принципы действия сверточных, субдискретизирующих и полносвязных слоев нейронной сети. На основе анализа опубликованных работ приведены результаты точности распознавания в различных условиях. Также представлены работы, в которых для анализа эмоционального состояния применяется комбинация сверточных и рекуррентных нейронных сетей, где кроме визуальной информации используется дополнительный источник – аудиопоток, что позволяет более эффективно классифицировать эмоции в видеопотоке. Представлены наиболее популярные обучающие выборки данных для решения рассмотренной задачи.
The problem of recognizing a person’s emotional state from an image is considered. A review of the main ways of describing human emotions is given: the division into a finite number of classes and the use of vector format. Existing developments in the field of emotions recognition by image are presented, as well as a general algorithm for the operation of such systems is provided. The main steps in solving the problem of recognizing emotions are the search for a face in the image and the emotions classification. Information technology for the recognition of emotions is presented in the graphic notation. The principles of the Viola-Jones algorithm, which is used to determine the person’s face in the image, are described. The approaches that are used to solve the classification problem are described: the Viola-Jones algorithm, reference points method, various neural network architectures that are used to classify images. The advantages and disadvantages of the reference point method based on the facial action coding system are analyzed, as well as the way the Viola-Jones algorithm is used to classify emotions. A method for recognizing a person’s emotional state based on visual information using convolutional neural networks is considered. The principles of the action of convolutional, sub-sampling and fully connected layers of the neural network are described. Based on the analysis of published works, the results of recognition accuracy under various conditions are presented. Also presented works in which combination of convolutional and recurrent neural networks is used to analyze the emotional state, where in addition to visual information used an audio stream, which gives more efficient classification of emotions in a video stream. The most popular training data sets for solving the considered problem are presented.
The problem of recognizing a person’s emotional state from an image is considered. A review of the main ways of describing human emotions is given: the division into a finite number of classes and the use of vector format. Existing developments in the field of emotions recognition by image are presented, as well as a general algorithm for the operation of such systems is provided. The main steps in solving the problem of recognizing emotions are the search for a face in the image and the emotions classification. Information technology for the recognition of emotions is presented in the graphic notation. The principles of the Viola-Jones algorithm, which is used to determine the person’s face in the image, are described. The approaches that are used to solve the classification problem are described: the Viola-Jones algorithm, reference points method, various neural network architectures that are used to classify images. The advantages and disadvantages of the reference point method based on the facial action coding system are analyzed, as well as the way the Viola-Jones algorithm is used to classify emotions. A method for recognizing a person’s emotional state based on visual information using convolutional neural networks is considered. The principles of the action of convolutional, sub-sampling and fully connected layers of the neural network are described. Based on the analysis of published works, the results of recognition accuracy under various conditions are presented. Also presented works in which combination of convolutional and recurrent neural networks is used to analyze the emotional state, where in addition to visual information used an audio stream, which gives more efficient classification of emotions in a video stream. The most popular training data sets for solving the considered problem are presented.
Опис
Ключові слова
сверточная нейронная сеть, рекуррентная нейронная сеть, обучающая выборка, convolutional neural network, recurrent neural network, training set
Бібліографічний опис
Ульянко А. Л. Обзор методов автоматического распознавания эмоционального состояния человека по изображению / А. Л. Ульянко, Ю. И. Дорофеев // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Системний аналіз, управління та інформаційні технології = Bulletin of the National Technical University "KhPI". Ser. : System analysis, control and information technology : зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2020. – № 1 (3). – С. 85-89.