Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2118U005341, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи ФОРМУВАННЯ ВЕКТОРУ ХАРАКТЕРНИХ ОЗНАК ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ВИРАЗІВ ОБЛИЧЧЯ ЗА ДОПОМОГОЮ НЕО-ФАЗЗІ СИСТЕМИ Автор Бодянський Є. В.Кулішова Н. Є.Ткаченко В. П.Bodyanskiy Ye. V.Kulishova N. Ye.Tkachenko V. Ph. Дата публікації 07-12-2018 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/149648 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Актуальність. Стаття присвячена вивченню проблеми формування набору навчальних даних для системи автоматичного розпізнавання емоцій людини на основі багатовимірного розширеного нео-фаззі нейрона. Розглядаються аспекти вибору розмірності і складу вектору ознак, їх впливу на швидкість навчання системи. Об’єктом дослідження є метод кластеризації багатовимірних даних. Предмет дослідження – систематизація геометричних ознак двовимірних зображень. Основна мета роботи – розробка підходу до опису виразу обличчя людини за допомогою фіксованого набору геометричних ознак, які можуть бути отримані в ході обробки кадрів відеоряду. Метод. Для навчання системи розпізнавання виразів обличчя пропонується утворити вектор ознак, що складається з координат характерних точок. Вибрані такі точки, які пов’язані з розташуванням і формою зіниць очей, контурами губ, повік, брів, крил носа, носогубних складок. Подібні точки досить легко можна виділяти в автоматичному режимі обробки зображень за допомогою відомих контурних детекторів. Також розглянуто можливість використання для опису вираження обличчя не координат характерних точок, а відстаней між ними. З цих відстаней створено інший вектор ознак, властивості якого було порівняно з властивостями вектору з координат точок. Результати. Розроблена система розпізнавання на базі багатовимірного розширеного нео-фаззі нейрона була реалізована у програмному забезпеченні та досліджена для вирішення проблеми класифікації виразів обличчя. Зроблено порівняння векторів атрибутів, що відрізняються за складом та розмірами. Обрано таку структуру вектору ознак, що забезпечує високу швидкість навчання системи, та не вимагає введення додаткових структурних елементів. Висновки. Експериментальне дослідження повністю підтверджує ефективність розробленого підходу для розпізнавання виразів обличчя людини з використанням багатовимірного нео-фаззі нейрона. Додано в НРАТ 2026-02-09 Закрити