1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Информационные технологии и нанотехнологии
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЧураев Е. Н.
dc.contributor.authorСавченко А. В.
dc.coverage.spatialадаптация нейронных сетей
dc.coverage.spatialэмоции пользователей
dc.coverage.spatialраспознавание эмоций
dc.coverage.spatialдообучение нейронных сетей
dc.coverage.spatialнейронные сети
dc.coverage.spatialобучение нейронных сетей
dc.coverage.spatialобработка видеоданных
dc.creatorЧураев Е. Н., Савченко А. В.
dc.date2022
dc.date.accessioned2025-08-22T12:19:38Z-
dc.date.available2025-08-22T12:19:38Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\490945
dc.identifier.citationЧураев, Е. Н. Адаптация нейросетевой модели распознавания эмоций лиц на основе видеоданных конечного пользователя / Е. Н. Чураев, А. В. Савченко // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 040312.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12361-
dc.description.abstractИсследуются способы улучшения качества распознавания эмоций по видео при наличии набора данных с эмоциями конечных пользователей. Используя идею дикторозависимого распознавания речи, предложен новый подход, в котором на первом этапе с использованием набора видео других лиц обучается универсальная нейросетевая модель классификации эмоций, а на втором этапе происходит ее адаптация (дообучение) на основе данных конкретного пользователя. Для систем, нацеленных на работу с большим количеством пользователей, в процессе принятия решения вначале выполняется идентификация лица, после чего эмоции классифицируются с помощью модели, адаптированной под распознанного пользователя. Для набора данных RAVDESS показано, что такой подход позволяет более чем на 20% повысить точность распознавания эмоций.
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. -
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 4 : Искусственный интеллект
dc.subjectадаптация нейронных сетей
dc.subjectэмоции пользователей
dc.subjectраспознавание эмоций
dc.subjectдообучение нейронных сетей
dc.subjectнейронные сети
dc.subjectобучение нейронных сетей
dc.subjectобработка видеоданных
dc.titleАдаптация нейросетевой модели распознавания эмоций лиц на основе видеоданных конечного пользователя
dc.typeText
dc.citation.spage040312
dc.citation.volume4
local.contributor.authorЧураев Е. Н.
local.contributor.authorСавченко А. В.
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Adaptaciya-neirosetevoi-modeli-raspoznavaniya-emocii-lic-na-osnove-videodannyh-konechnogo-polzovatelya-100175
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-040312.pdf784 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.