РОЗПІЗНАВАННЯ ЕМОЦІЙ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Анотація

Розпізнавання емоцій - це частина розпізнавання обличчя, яка набуває все більшого значення, і потреба в ній значно збільшується. Завдання включає знаходження та розпізнавання облич, відповідне представлення даних, схему класифікації, базу даних для проведення навчання.

На відміну від існуючих методів ідентифікації виразів за допомогою машинного навчання та методів штучного інтелекту, у цій роботі використовується метод глибокого навчання та класифікації зображень, щоб розпізнати та класифікувати вирази обличчя на зображенні.

У цій роботі ми пропонуємо впровадити загальну структуру побудови нейронної мережі (CNN) для проектування CNN, що працюватиме у режимі реального часу. Ми тестуємо моделі, створюючи систему бачення в реальному часі, яка виконує завдання виявлення обличчя та класифікації емоцій за один крок, використовуючи запропоновану архітектуру CNN. Розроблена архітектура була систематично побудована, задля того, щоб зменшити кількість параметрів, для цього використана технологія глибинного розподілення згортки. Дана архітектура зменшила кількість параметрів у 80 разів в порівнянні із класичною архітектурою, але при цьому відбулися втрати для емоції «відраза». Для навчання нейронної мережі використано базу даних FER2013, яка розповсюджується на платформі Kaggle.

Необхідно зауважити, що нейронна мережа проявила здатність активізуватися, розглядаючи такі особливості, як наявність зубів на зображені, положення брів і очей. Цей результат запевняє, що мережа навчилася розпізнавати зрозумілі людиноподібні особливості, які забезпечують визначення емоції.

В результаті тестування стали зрозумілі кілька поширених помилок, наприклад особи в окулярах класифікуються як «сердиті». Це відбувається через те що темні рамки окуляр, вказують мережі що людина хмуриться, а дана особливість є одною з основних ознак емоції «злість». Успішність визначення емоцій рівна 66%, що є доволі високим показником для задач даного типу.

Ключові слова: згорткова нейронна мережа, знаходження обличчя, розпізнавання обличчя, TensorFlow, глибоке навчання