ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭМОЦИЙ НА ЛИЦЕ С ПОМОЩЬЮ ЗАРАНЕЕ ОБУЧЕННЫХ УСОВЕРШЕНСТВОВАННЫХ СВЁРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И УЛУЧШЕННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ FER-2013

Аннотация

Определение эмоций по изображению лица человека является
важным направлением во взаимодействии человек – компьютер, систем безопасности, мониторинга психического здоровья и интеллектуальных систем. Особенно в контексте взаимодействия человек – компьютер важным является разработка гуманоидных роботов, которые могут распознавать эмоции и взаимодействовать с человеком соответствующим образом. Поэтому создание систем определения эмоций является одной из ключевых задач компьютерного зрения и глубокого обучения. В данном исследовании предложен эффективный подход к определению эмоций на изображениях лица человека с помощью предварительно обученных популярных свёрточных нейронных сетей и улучшенной базы данных FER-2013. В ходе исследования была оценена эффективность задачи определения эмоционального состояния с использованием передовых свёрточных нейронных сетей, а также проанализированы результаты по определению выражений лица для заранее обученных популярных архитектур: ResNet-50, VGGNet-16, DenseNet-121 и EfficientNet-B0. Для исследования использовалась улучшенная и дополненная версия базы данных FER-2013. В процессе обработки данных были выявлены и исправлены несоответствия в выражениях лиц, низкое качество изображений и ошибки в разметке (label-ing). Также для снижения проблемы переобучения были применены техники увеличения данных (data augmentation). Результаты моделей были оценены по таким метрикам, как точность (accuracy) и функция потерь (loss).