Решение задачи распознавания эмоций по изображению лица с помощью сверточных нейронных сетей

Abstract

В данной выпускной квалификационной работе бакалавра проводится исследование применения свёрточных нейронных сетей для решения задачи распознавания эмоций по изображению лица. В рамках работы были решены следующие задачи: 1) проанализированы модели нейронных сетей и различные методы, используемые для распознавания эмоций по изображениям лиц. 2) разработана программа для подготовки данных для обучения и тестирования модели свёрточной нейронной сети; 3) разработана архитектура свёрточной сети для решения задачи классификации эмоций; 4) проведено обучение и тестирование модели сети; 5) проанализированы результаты обучения модели с помощью матрицы ошибок, графиков обучения, карт значимости и исследована эффективность распознавания эмоций. Для обучения и тестирования использовался датасет изображений лиц FER2013, содержащий изображения лиц с различными выражениями эмоций. Система реализована на языке Python версии 3.10 с использованием библиотеки TensorFlow версии 2.12 в среде разработки PyCharm 2022.2.