Введение 3
Постановка задачи 5
Краткий обзор литературы 6
Глава 1. Описание существующих методик и алгоритмов по распознаванию эмоций 8
Глава 2. Основные понятия и определения 17
2.1 Нейронные сети 17
2.1.1 Биологический нейрон и его модель 17
2.1.2 Обучение персептрона 23
2.1.3 Метод обратного распространения ошибки 28
2.1.4 Классификация и распознавания образов 32
Глава 3. Описание решения поставленной задачи 39
3.1 Выбранные для решения задачи средства и алгоритмы 39
3.2 Реализация методов 41
Глава 4. Результаты проделанной работы 42
4.1 Описание продукта 42
4.2 Архитектура ПО 42
4.3 Блок-схема работы программы 44
4.4 Инструкция по работе в программе 45
Выводы 53
Заключение 53
Список литературы 54
Приложение 55
В конце XVIII и в начале XIX веков эмоциональная сфера человека впервые всерьез заинтересовала философов и физиологов того временного периода. Поначалу психология не касалась эмоций ни коим образом. В течение довольно длительного времени в основе направления изучения эмоций лежало несоответствие понятий человека о том, что будет и тем, что есть. В соответствии с этой задумкой эмоции являются показателем личности индивидуума. Но существовало и противоположное мнение, согласно которому происхождение человеческих эмоций таится в реакциях человеческого организма.
Тема эмоций не обошла стороной и психологию. Многие ученые- психологи занялись изучением данного понятия, что повлекло за собой огромное количество написанных книг, статей, докторских диссертаций и др. С течением времени изучение эмоций разделилось на гораздо более мелкие подобласти, которые занимаются исследованием отдельно взятых понятий, касающихся эмоций. Благодаря глубоким систематическим исследованиям в этой области даже обычные люди стали задаваться вопросами о причине возникновения эмоций, их разновидности, методах распознавания и изменения эмоционального фона человека с течением времени. При этом интерес этот затронул огромное количество областей и профессий: от церковного служителя до работника банка, от полицейского до телеведущего.
Роль эмоций в современном мире настолько возрос, что множество компаний уделяют особое внимание специальным «эмоциональным» тренингам для того, чтобы работники были максимально устойчивыми эмоционально и психологически или могли определить нужную эмоцию клиентов, с которыми работают, для более эффективного и верного выполнения работы. И ведь причины, которые побуждают на такие меры вполне оправданы и, что самое главное, действительно важны. По человеческим эмоциям можно составить первоначальный психологически портрет человека, чем пользуются многие работодатели во время собеседований, когда большое внимание уделяется поведению кандидата на работу, его мимике и реакции на определенные вопросы. Опытные следователи при допросе пристально следят за эмоциями подозреваемых, пытаясь элементарно определить истинность данных ему показаний. Конечно же нельзя забывать и про самую главную область изучения эмоций - психологию. Все вышеперечисленные области в своем большинстве имеют в своем штате психологов, которые нужны для определенных задач в зависимости от отрасли компании.
Анализ всей этой информации неизбежно способствует подключению к изучению эмоций новейших технологических средств. Еще в самом начале XXI века многие АйТи компании занялись разработкой софта, направленного на распознавание и определение эмоций по фотографиям. При этом первичные результаты подобных исследований не останавливали программистов на достигнутом, и, в дальнейшем, все реализованные способы дополнялись новыми методиками для достижения более качественных результатов. Изучение различных методов распознавания эмоций с помощью средств компьютерных технологий идет до сих пор, так как с каждым годом повышается количество, а самое главное, и качество реализуемых продуктов.
Изучению некоторых таких методов и посвящено данное исследование, целью которого является показать на примере некоторых реализованных средств диагностики эмоций вероятность успешности их распознавания. Сначала будут описаны основные понятия и термины, касающиеся определения эмоций. Далее, будет изложен сам, выбранный для исследования, алгоритм, после чего будут продемонстрированы и разобраны результаты исследования, реализованные в среде Visual Studio на языке C# с использованием библиотеки машинного зрения OpenCV.
Распознавание эмоций является актуальной задачей в различных сферах человеческой деятельности. На данный момент разработано достаточно много методик и алгоритмов, которые позволяют решать такие цели. В данной работе было предложено комплексное решение поставленной задачи в виде обучения нейронной сети. Был разработан понятный и легко осваиваемый интерфейс, с помощью которого можно не просто распознавать эмоции по фотографиям, но и проверять себя на предмет их знаний. Результаты проделанной работы оказались приемлемыми, но, в перспективе, они способны только улучшаться при большем объеме обучающей выборки и более удачном подборе количества нейронов в сети.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
