Дослідження архітектур CNN, RNN та ViT для автоматичного розпізнавання емоцій за мімікою людини з метою створення адаптивних інтелектуальних систем

Abstract

Об’єктом дослідження є архітектури Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Vision Transformer для розпізнавання емоцій людини. Метою роботи є порівняння та аналіз різних архітектур нейронних мереж для задач розпізнавання емоцій та для подальшої їх інтеграції у веб-додатки з використанням технологій Flask (бекенд) та React (фронтенд). Проведено аналіз існуючих досліджень у сфері емоційного аналізу за мімікою, виконано огляд найпоширеніших архітектур нейронних мереж (Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Vision Transformer), розроблено веб-додаток для інтеграції аналізу мімічних даних у реальному часі, проведено експериментальне порівняння продуктивності нейронних мереж за ключовими метриками: точність, площа під кривою (AUC), показник F1, затримка, пропускна здатність і простота інтеграції.