Розроблення програмної системи розпізнавання емоційної характеристики обличчя людини

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студенткою групи КН-410 Лаврик Юліаною Олегівною. Тема «Розроблення програмної системи розпізнавання емоційної характеристики обличчя людини». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є створення програмного продукту, що автоматизує процес розпізнавання емоційної характеристика обличчя людини. Об’єктом дослідження є процеси автоматизованого розпізнавання емоцій обличчя людини за зображенням. В результаті виконання дипломної роботи було розроблено програмну систему, що обробляє фото та розпізнає одну з базових емоцій обличчя людини. Загальний обсяг бакалаврської кваліфікаційної роботи 49 ст., 23 рис., 1 табл., 21 використане джерело. Bachelor's work was performed by a student of CS-410 group Lavryk Yuliana. Topic "Creation of Facial Emotion Recognition System". We all feel emotions and that is what makes us human. Knowledge of emotions provides important information that provides an opportunity to better understand human behavior. However, each individual shows them in their own way: facial expressions, gestures, voice, motor reactions, etc. Based on this the American psychologist, pr. Paul Eckman, researched the emotional state of person and derived the theory of seven basic emotions, which according to his research are primarily observed on the human face, which very clearly expresses them. These are such emotions as: hapiness, sadness, surprise, disgust, anger and fear. Each of these corresponds to a universal facial expression, the appropriate location of the main landmarks. In addition, the results of numerous surveys confirm that nonverbal components predominate over verbal ones, and facial expressions are one of the main channels of information in human interaction. Therefore, it will be appropriate to analyse of the human face for emotion recognition. The task of recognizing human emotions has become and still is widely discussed in the field of machine learning. This technology can serve a variety of areas and purposes: from creating games and applications to more complex and popular, such as analysis of people's mental state, discussions, marketing research, attention monitoring, driver status determination, robotics and more. In addition, evidence of a high level of interest in the field of emotion recognition is an analysis conducted in the Scopus, which showed that over the past five years, the number of works on this topic is growing.