Дослідження методів для розробки програмної системи розпізнавання емоцій та визначення стану здоров’я людини - Білоус, Н. В.; Рассоха, О. В.; Агекян, І. А.; Грамм, О. В. (ХНУРЭ, 2020)
Для визначення загального стану здоров’я людини за допомогою розпізнавання емоцій було обрано метод, який базується на машинному навчанні, класифікатор натренований на датасеті «fer2013» та «PAB-F».Було порівняно два способи визначення відчуття болі: визначення відчуття болю за наявністю сильних негативних емоцій та використання для тренування нейронної мережі датасету, з зображеннями людей, поділеними на класи «боляче» - «не боляче». Для датасету «fer2013», щоб визначити наявність болю необхідна після обробка даних. Як правило біль виражається у інтенсивній та тривалій наявності ємоціїї злості та суму. Інтенсивність емоції пропонуеться вимірювати коефіцієнтом ймовірності визначення емоції, який повертає нейронна мережа. Експериментально визначено, що спеціалізований набір даних краще справляється з поставленою задачею, не дивлячись на те, що має достатньо малу кількість зображень. «fer2013» має високий відсоток помилкового спрацювання. Це можна пояснити тим, що на фотографіях були також явні негативні емоції, які розцінювалися як біль. Кількість епох навчання позитивно впливає на точність нейронної мережі, а збільшення швидкості на вчання – негативно. Для перевірки точності роботи нейронних мережі на вхід до модуля перевірки емоційного стану на вхід подавалися зображення знайдені за пошуковим запитом «Гримаса болю» на ресурсі depositphotos.
Keywords: розпізнавання емоцій; оцінка стану здоров’я; комп’ютерний зір; нейронні мережі; датасет