Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЯчная, В.О.
dc.contributor.authorЛуцив, В.Р.
dc.contributor.authorМалашин, Р.О.
dc.date2023-04
dc.date.accessioned2025-08-27T05:21:02Z-
dc.date.available2025-08-27T05:21:02Z-
dc.date.issued2023-04
dc.identifier.identifierDspace\SGAU\20230222\102128
dc.identifier.citationЯчная, В.О. Современные технологии автоматического распознавания средств общения на основе визуальных данных / В.О. Ячная, В.Р. Луцив, Р.О. Малашин // Компьютерная оптика. – 2023. – Т. 47, № 2. – С. 287-305. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1154.
dc.identifier.uri10.18287/2412-6179-CO-1154
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/22912-
dc.description.abstractОбщение представляет собой широкий спектр различных действий, связанных с приёмом и передачей информации. Процесс общения складывается из вербальных, паравербальных и невербальных компонентов, содержащих информационную часть передаваемого сообщения и его эмоциональную окраску соответственно. Комплексный анализ всех компонентов общения позволяет оценить не только содержательную составляющую, но и ситуативный контекст сказанного, а также выявлять дополнительные факторы, относящиеся к психическому и соматическому состоянию говорящего. Существует несколько методов передачи вербального сообщения, среди которых устная и жестовая речь. Речевые и околоречевые компоненты общения могут содержаться в различных каналах данных, таких как аудио- или видеоканалы. В данном обзоре рассматриваются системы анализа видеоданных ввиду того, что аудиоканал не способен передать ряд околоречевых компонентов общения, вносящих в передаваемое сообщение дополнительную информацию. Проводится анализ существующих баз данных статических и динамических образов и систем, разрабатываемых для распознавания вербальной составляющей в устной и жестовой речи, а также систем, оценивающих паравербальные и невербальные компоненты общения. Обозначены сложности, с которыми сталкиваются разработчики подобных баз данных и систем. Также сформулированы перспективные направления разработок, связанные в том числе с комплексным анализом всех компонентов общения с целью наиболее полной оценки передаваемого сообщения.
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при поддержке Госпрограммы 47 ГП «Научно-технологическое развитие Российской Федерации» (2019-2030), тема 0134-2019-0006.
dc.languagerus
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университет
dc.relation.ispartofseries47;2
dc.titleСовременные технологии автоматического распознавания средств общения на основе визуальных данных
dc.title.alternativeModern automatic recognition technologies for visual communication tools
dc.typeArticle
dc.identifier.scsti28.23.15
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Sovremennye-tehnologii-avtomaticheskogo-raspoznavaniya-sredstv-obsheniya-na-osnove-vizualnyh-dannyh-102128
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Sovremennye-tehnologii-avtomaticheskogo-raspoznavaniya-sredstv-obsheniya-na-osnove-vizualnyh-dannyh-102128
Appears in Collections:Журнал "Компьютерная оптика"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2412-6179_2023_47-2_287-305.pdfОсновная статья1.11 MBAdobe PDFView/Open


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