Авторы

Проектирование прикладного программного продукта распознавания и оценки эмоций с использованием нейронной сети

Сделан анализ наиболее распространенных архитектур построения нейросетей для анализа изображений – нейронная сеть прямого распространения, рекуррентная нейросеть, сверточная нейросеть. Существующие на рынке решения хотя и позволяют распознавать эмоции, но не выдают рекомендаций по формированию эмоционального интеллекта, что является немаловажным результатом для самых разнообразных задач, поскольку подобная оценка позволяет более точно предсказывать возможное дальнейшее поведение как отдельных индивидов, так и групп людей. Целью данной статьи является проектирование прикладного программного продукта (приложения) и разработка прототипа, который мог бы выполнять функцию оценки эмоций. Задачи настоящего исследования включают в себя выбор архитектуры проектируемого приложения; разработку алгоритма работы приложения; проектирование пользовательского интерфейса; описание процесса обучения нейросети и его результатов, модель которой была определена в предыдущей статье; демонстрация работы прототипа (контрольный пример). Научная новизна проектируемого приложения заключается в способе формирования оценки психоэмоционального состояния и в том, что приложение вырабатывает комплекс упражнений для тренировки эмоций для тех людей, изображения чьих лиц подвергались оценке. Подобная оценка с рекомендациями может быть широко востребована в самых различных отраслях человеческой деятельности, так как очень важно уметь выражать эмоции, особенно тем, чья работа заключается в передаче своего эмоционального состояния другим: бизнес-тренерам, журналистам, актерам, аниматорам, танцорам и т. д. Наличие эмоционального интеллекта очень важно в настоящее время. Читать дальше...