Human emotion recognition using neural networks

Abstract

В данной работе представлена реализация сверточной нейронной сети для распознавания эмоций человека по изображению и видео. В качестве набора данных для обучения использовался датасет FERPlus. Он является расширенной версией набора данных FER2013, где каждому изображению присвоено десять меток класса вместо одной. Также рассмотрены подходы к обучению сети с использованием распределения меток. В работе построен и описан алгоритм распознавания эмоций и на его основе написана программа, позволяющая распознавать эмоции человека по изображению, видео и в реальном времени при использовании веб-камеры.

This study presents the implementation of a convolutional neural network for recognizing human emotions from an image and video. The FERPlus dataset was used as the training dataset. It is an extended version of the FER2013 dataset, with ten class tags assigned to each image instead of one. Approaches to network training using label distribution are also considered. In the topic, an emotion recognition algorithm was built and described, and a program was written based on it. This program allows to recognize human emotions from an image, video, and in real time when using a webcam.