Кафедра "Системний аналіз та інформаційно-аналітичні технології"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7644

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/say

Кафедра "Системний аналіз та інформаційно-аналітичні технології" заснована в 1982 році.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Випускники кафедри працюють у провідних ІТ-компаніях: EPAM, CloudWorks, DataArt, MedeAnalytics, NIX Solutions, CodeIT, Ciklum та багатьох інших в Україні та за кордоном.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 4 доктора технічних наук; 9 кандидатів наук: 8 – технічних , 1 – економічних; 4 співробітника мають звання професора, 9 – доцента.

Переглянути

Фільтри

20201

Налаштування

DOI: search.filters.doi.doi.org/10.20998/2079-0023.2020.01.15Містить файли: Так

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Обзор методов автоматического распознавания эмоционального состояния человека по изображению
    (Национальный технический универститет "Харьковский политехнический институт", 2020) Ульянко, Артем Леонидович; Дорофеев, Юрий Иванович
    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.