Публікація:
Дослідження нейромережевих технологій для розпізнавання емоцій людини у реальному часі

dc.contributor.authorКравець, А. В.
dc.date.accessioned2023-07-20T18:36:18Z
dc.date.available2023-07-20T18:36:18Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМета роботи – дослідження рівня ефективності нейромережевих технологій для розпізнавання емоцій людини у реальному часі на основі аналізу відеоданих, а також розроблення та валідація методу розпізнавання емоцій на основі нейромережевих технологій. Методи дослідження – огляд літератури з проблематики застосування нейромережевих технологій для розпізнавання емоцій людини у реальному часі на основі аналізу відеоданих. Під час виконання атестаційної роботи проведено порівняння популярних нейромережевих підходів для обробки двовимірних даних на основі аналізу відеоданих, оцінка їх ефективності та порівняння зі стандартними методами. Було проведено тестування нейромережевих підходів та виділені їх основні переваги та недоліки. На основі результатів був проведений аналіз швидкодії та обчислені метрики для оцінки якості класифікації емоцій людини
dc.identifier.citationКравець А. В. Дослідження нейромережевих технологій для розпізнавання емоцій людини у реальному часі : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / А. В. Кравець; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 51 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/23711
dc.language.isouk
dc.subjectнейромережеві технології
dc.subjectглибинне навчання
dc.subjectзгорткова нейронна мережа
dc.subjectнечітка система
dc.subjectрозпізнавання образів
dc.subjectрозпізнавання емоцій
dc.titleДослідження нейромережевих технологій для розпізнавання емоцій людини у реальному часі
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2023_M_ShI_Kravets_AV.pdf
Розмір:
1.87 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.64 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: