Отрывок: А теперь же перейдем к рассмотрению клиентской части сервис-ориентированной системы. Клиентская часть системы была сделана в виде мобильной программы под операционную систему Android и написана на языке kotlin. Для разработанной мобильной программы должны предоставляться разрешения операционной системой доступов к подключению к интернету, к памяти устройства, а также, к работе с камерой. У мобильного клиента имеется три интерфейса: вход, выбор видео из списк...
Название : Разработка сервис-ориентированной системы классификации видеороликов на основе нейросетевого анализа эмоций зрителей
Авторы/Редакторы : Володина О. А.
Никоноров А. В.
Бибиков С. А.
Суханов С. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Володина, О. А. Разработка сервис-ориентированной системы классификации видеороликов на основе нейросетевого анализа эмоций зрителей : вып. квалификац. работа по направлению (уровень магистратуры) "Прикладная математика и информатика" / О. А. Володина ; рук. работы А. В. Никоноров ; рец. С. А. Бибиков ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), И. - Самаpа, 2018. - on-line
Аннотация : Объектом работы являются анализируемые эмоции зрителей при просмотре видеороликов и дальнейшая классификация по ним транслируемых видеороликов.Цель работы – создание сервис-ориентированной системы классификации видеороликов на основе нейросетевого анализа эмоций зрителей по получаемым изображениям.В результате проделанной работы была получена сверточная нейронная сеть для анализа эмоций зрителя, а также, была разработана сервис-ориентированная система для просмотра и классификации видеороликов на основе анализируемых эмоциональных реакций зрителя. Данная система является уникальной в своем роде и актуальной применительно к маркетинговому анализу. В ходе исследования и разработки были получены значения точности алгоритма анализа эмоций и задержки при анализе и обратном отображении эмоций зрителю системой.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180911141839
Ключевые слова: сверточные нейронные сети
сервис-ориентированные системы
распознавание эмоций
обработка в реальном времени
мобильные клиенты
задача классификации
глубинное обучение
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.