Design and development of system for training and recognition of emotions

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.

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.