Інформаційна система для розпізнавання емоцій за допомогою аналізу обличчя

Abstract

Щодня технології стають ближчими до людей. Вони не тільки реагують на задані команди, а також намагаються зрозуміти справжню потребу особи. Спроба навчити штучний інтелект розпізнавати емоції є одна з найцікавіших і і водночас складних завдань сучасної науки. Адже емоції проявляються не лише словами. Часто про наш стан більше говорить інтонація, міміка чи погляд [1]. Тому створення систем, які здатні зчитувати такі сигнали, має особливу цінність для медичної [2], освітньої, психологічної та інших сфер. Незважаючи на зростаючий інтерес до цієї теми, більшість сервісів орієнтовані на англомовних користувачів, дуже дорогі або потребують складної інтеграції. В Україні все ще спостерігається нестача простих сервісів, які були б зручними і зрозумілими для людей без технічного досвіду. Саме тому ця робота присвячена створенню вебзастосунку, який дозволяє ідентифікувати емоції людини через вираз обличчя та має україномовний інтерфейс, адаптований до потреб локального користувача. Об’єктом дослідження виступає процес визначення емоцій особи шляхом аналізу її мімічних виразів лиця на світлинах чи у відеопотоці. Предмет дослідження становлять методи, підходи та інструменти, які дозволяють реалізувати інформаційну систему для емоційного аналізу. Мета дослідження - створення україномовного вебзастосунку, який здатний розпізнавати базові емоції користувача сервісу за світлиною або у відеопотоці, з можливістю запуску в браузері без важких налаштувань. У підсумку реалізовано повноцінний вебзастосунок, який дозволяє користувачу завантажити світлину або скористатися камерою для визначення свого емоційного стану. Система аналізує обличчя за допомогою донавченої нейромережі, що працює з семи базовими емоціями. Серверну частину реалізовано мовою Python із використанням Flask, OpenCV, TensorFlow і Keras. Вона відповідає за обробку зображень, запуск моделі та формування результату. Клієнтська частина створена на HTML, CSS і JavaScript. Рішення повністю функціонує у браузері і може бути легко розгорнуте локально. Така система відкриває можливості для подальшого вдосконалення, адаптації під конкретні потреби або інтеграції в інші цифрові сервіси з емоційною складовою.Each day, technologies are getting closer to people. They not only respond to given commands but also try to understand the real needs of a person. Teaching artificial intelligence to recognize emotions is one of the most intriguing and simultaneously difficult goals of modern science. Emotions are expressed not only in words. Very often, our state is more accurately reflected in tone of voice, facial expressions, or gaze [1]. Therefore, building systems that can interpret such signals is of special value for education, healthcare [2], psychology, and other fields. Even though this subject is gaining popularity, most services are focused on English-speaking users, are very expensive or require complex integration. Ukraine still lacks accessible and uncomplicated solutions that could be understood by people without technical expertise. For this reason, the current work focuses on developing a web application for facial emotion recognition with a Ukrainian-language interface, adapted to the needs of local users. The object of the study is act of identification a person's emotional state by analyzing their facial expressions in photos or in a video stream. The scope of research is methods, tools, techniques that allow implementing an information system for emotional analysis. The goal of the research is to implement a web application in Ukrainian capable of recognizing basic human emotions from facial images or live video, accessible through a browser without complex setup. As a consequence, a fully functional web application was developed, allowing users to upload a photo or use a camera to detect their emotional state. The system analyzes the face using a fine-tuned neural network trained to recognize seven basic emotions. The server side is based on Python and integrates TensorFlow, Flask, OpenCV, Keras. It is responsible for image processing, model launch and result generation. The client side is implemented by HTML, CSS, and JavaScript. The application runs entirely in the browser and is easy to launch on a local machine. This system opens up opportunities for future improvements, customization to specific needs, or integration into other digital services with an emotional component.