Програмний модуль класифікації емоційних станів людини засобами нейронних мереж

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розроблення програмного модуля класифікації стану людських емоцій з використанням візуальних образів на основі модифікованої згорткової нейронної мережі архітектури Mini-Xception з інтегрованим блоком каналової уваги Squeeze-and-Excitation. Розроблена модифікована архітектура забезпечує класифікацію семи базових емоцій у режимі реального часу на пристроях з обмеженими обчислювальними ресурсами. Реалізовано програмний модуль мовою Python та проведено експериментальне дослідження за методологією ablation study.

The purpose of the qualification work is to develop a software module for classifying human emotional states based on visual face images using a modified convolutional neural network of the Mini-Xception architecture with an integrated Squeeze-and-Excitation channel attention block. The developed modified architecture provides classification of seven basic emotions in real time on devices with limited computational resources. The software module is implemented in Python and experimental research was conducted using the ablation study methodology.