Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/11253
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Голуб Валерий Иосифович | ru_RU |
dc.contributor.author | Санакоев Батрадз Александрович | ru_RU |
dc.contributor.author | Sanakoev Batradz | en_GB |
dc.contributor.editor | Стученков Александр Борисович | ru_RU |
dc.contributor.editor | Stuchenkov Aleksandr Borisovich | en_GB |
dc.date.accessioned | 2018-07-25T20:12:18Z | - |
dc.date.available | 2018-07-25T20:12:18Z | - |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.other | 033759 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/11253 | - |
dc.description.abstract | Представленная дипломная работа состоит из 57 страниц, на которых размещены 43 рисунка, три диаграммы и одна блок-схема. В работу входит введение, 4 главы и итоговое заключение. В данной выпускной квалификационной работе пойдет речь о проектировании и разработке системы тренировки и распознавания эмоций. В процессе исследования заданной тематики была разработана программа, которая позволяет распознавать эмоции и проверять на их знание пользователя. При реализации проекта использовались алгоритм Виолы-Джонса, алгоритм бинаризации изображения ,фильтр Собеля и нейронная сеть типа многослойный персептрон. Все эти методики позволили качественно обучить нейронную сеть на основе обучающей выборки. После проведения ряда экспериментов была достигнута ошибка обучения в размере 10%, что является приемлемым результатом, но отнюдь не предельным значением, которое можно достигнуть в перспективе. | ru_RU |
dc.description.abstract | The presented diploma consists of 57 pages, which contain 43 drawings, three diagrams and one block diagram. The work includes introduction, 4 chapters and final conclusion. In this final qualification work will be discussed the design and development of a system of training and recognition of emotions. In the process of studying a given topic, a program was developed that allows you to recognize emotions and check for their knowledge of the user. During the project implementation, the algorithm of Viola-Jones algorithm, image binarization algorithm, Sobel's filter and neural network type multilayer perceptron were used. All these methods allowed to qualitatively train a neural network on the basis of a training sample. After a number of experiments, a learning error of 10% was achieved, which is an acceptable result, but by no means the ultimate value that can be achieved in the future. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | Эмоции | ru_RU |
dc.subject | нейронная сеть | ru_RU |
dc.subject | алгоритм Виолы-Джонса | ru_RU |
dc.subject | каскады Хаара | ru_RU |
dc.subject | персептрон | ru_RU |
dc.subject | фильтр Собеля | ru_RU |
dc.subject | бинаризация изображений | ru_RU |
dc.subject | реализация | ru_RU |
dc.subject | Emotions | en_GB |
dc.subject | neural network | en_GB |
dc.subject | Viola–Jones object detection | en_GB |
dc.subject | Haar cascades | en_GB |
dc.subject | perceptron | en_GB |
dc.subject | Sobel's filter | en_GB |
dc.subject | binarization of images | en_GB |
dc.subject | realization | en_GB |
dc.title | Design and development of system for training and recognition of emotions | en_GB |
dc.title.alternative | Проектирование и разработка системы тренировки и распознавания эмоций | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
ItogDiplom.pdf | Article | 3,44 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_stt01178_Golub_Valerij_Iosifovich_(reviewer)(Ru).txt | ReviewRev | 6,53 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st006797_Stuchenkov_Aleksandr_Borisovich_(supervisor)(Ru).txt | ReviewSV | 3,32 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.