Search academic texts

Information × Registration Number 2125U002798, Article popup.category Бакалаврська робота Title Класифікація емоцій облич у реальному часі за допомогою методів ШІ (AI translated) popup.author Кодлубовський Кіріл СергійовичKodlubovskyi Kiril Serhiiovych popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75794 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 168 с., 70 рис., 10 табл., 72 посилання, додаток. Об’єктом дослідження стали зображення емоцій людини та їх класифікація. Предметом дослідження стали згорткові нейронні мережі (англ. CNN). Метою роботи є дослідження ефективності використання систем ШІ для класифікації емоцій на обличчях людей. Ця мета розділяється на декілька етапів, а саме: підбір передобробки вхідних даних, підбір архітектури моделі, покращення швидкості роботи моделі, створити продукт з інтерфейсом який буде класифікувати емоції з відео та з веб-камери користувача. Під час виконання роботи було досліджено три датасети (FER-2013, AffectNet, MMAFEDB), проаналізовано використання двох фреймворків (TensorFlow, PyTorch) та розроблено 17 функціонуючих моделей. Результат роботи – це створений програмний продукт, що здатен в режимі реального часу класифікувати емоції людини. Master's thesis: 168 p., 70 figures, 10 tables, 72 references, appendix. The object of the study was images of human emotions and their classification. The subject of the study was convolutional neural networks (CNN). The goal of the work is to study the effectiveness of using AI systems to classify emotions on human faces. This goal is divided into several stages, namely: selection of input data preprocessing, selection of model architecture, improvement of model speed, creation of a product with an interface that will classify emotions from video and from the user's webcam. During the work, three datasets (FER-2013, AffectNet, MMAFEDB) were studied, the use of two frameworks (TensorFlow, PyTorch) was analyzed, and 17 functioning models were developed. The result of the work is a created software product that is capable of classifying human emotions in real time. popup.nrat_date 2025-11-05 Close