Мажит А.Н., Кожамкулова Ж.Ж.
ДЕТЕКТИРОВАНИЕ ЛИЦ И РАСПОЗНАВАНИЕ ЭМОЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ *
Аннотация:
в работе разработана комплексная методика детектирования лиц и распознавания эмоций с применением современных алгоритмов компьютерного зрения. Проведен сравнительный анализ существующих подходов к детекции лиц, представлены результаты экспериментальных исследований эффективности различных нейронных сетей и каскадных классификаторов. Разработан программный комплекс, интегрирующий алгоритмы обнаружения лиц и классификации эмоционального состояния с использованием глубокого машинного обучения. Выполнена валидация модели на representativе наборе изображений, продемонстрирована высокая точность распознавания лиц и классификации эмоциональных состояний.
Ключевые слова:
компьютерное зрение, детекция лиц, распознавание эмоций, нейронные сети, машинное обучение, обработка изображений, классификация эмоций
Введение.В эпоху цифровой трансформации компьютерное зрение превращается в критически важную область научных исследований и практических приложений. Технологии детектирования лиц и распознавания эмоций становятся ключевым инструментом в различных сферах человеческой деятельности, от персонализированных пользовательских интерфейсов до сложных систем безопасности и психологической диагностики.Современные алгоритмы компьютерного зрения достигли unprecedented уровня точности в распознавании лиц и эмоциональных состояний. Это стало возможным благодаря значительному прогрессу в области машинного обучения, глубоких нейронных сетей и увеличению вычислительной мощности компьютерных систем.Фундаментальные подходы к детектированию лиц.Процесс детектирования лиц базируется на нескольких фундаментальных методологических подходах:Геометрический подход.Основан на анализе пропорций и взаиморасположения лицевых признаков,Использует математические модели для описания лицевой геометрии,Эффективен при стандартизированных условиях съемки.Appearance-based методы.Работают с текстурой и интенсивностью пикселей изображения,Используют статистические модели и машинное обучение,Более устойчивы к variations в освещении и ракурсе.Методы на основе глубокого обучения.Сверточные нейронные сети (CNN),Архитектуры ResNet, YOLO, SSD,Способность к автоматическому извлечению признаков.Методология исследования.Современные подходы к детектированию лиц базируются на нескольких ключевых алгоритмах:1. Каскадный классификатор Хаара: Классический метод, основанный на признаках Хаара и технике машинного обучения [1].2. Сверточные нейронные сети (CNN): Современный подход, использующий глубокое машинное обучение для высокоточной детекции [2], [3].3. Алгоритм MediaPipe Face Detection: Инновационный метод от Google, показывающий высокую производительность в реальном времени [4].Трудности Разработки.Специалисты в области компьютерного зрения часто сталкиваются с трудностями при разработке систем, способных эффективно работать в различных условиях освещения, при наличии помех и окклюзий, а также при обработке лиц людей разных возрастов и этнических групп. Кроме того, точное распознавание эмоций остается сложной задачей из-за тонких различий в мимике и индивидуальных особенностей выражения эмоций. Отсутствие интегрированных инструментов, способных одновременно решать задачи обнаружения лиц и распознавания эмоций, увеличивает эти проблемы, снижая эффективность существующих систем.Цель.Целью данного исследования является разработка и реализация системы обнаружения лиц и распознавания эмоций с использованием современных алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения.Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:- Провести обзор научных работ и характеристик современных алгоритмов обнаружения лиц и распознавания эмоций,- Определить требования и функциональность разрабатываемой системы,- Исследовать и реализовать алгоритмы обнаружения лиц, устойчивые к различным условиям съемки,- Разработать модель и метод работы системы распознавания эмоций на основе анализа лицевых признаков,- Реализовать и интегрировать алгоритмы обнаружения лиц и распознавания эмоций в единую систему,- Провести экспериментальное исследование разработанной системы на различных наборах данных.Основное внимание в данном исследовании уделяется изучению и разработке эффективных алгоритмов обнаружения лиц и распознавания эмоций. Разрабатываемая система направлена на предоставление исследователям и разработчикам комплексного инструментария для анализа визуальной информации и эмоционального состояния человека. Кроме того, исследование стремится создать универсальную платформу, которая может быть адаптирована для различных прикладных задач в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Система обнаружения лиц и распознавания эмоций, разработанная с использованием алгоритмов компьютерного зрения, представляет собой комплексный подход к анализу визуальной информации. Эта инновация позволяет исследователям и разработчикам работать с видео- и фотоматериалами на качественно новом уровне. Благодаря интеграции алгоритмов обнаружения лиц, система способна эффективно идентифицировать и локализовать лица в сложных сценах, адаптируясь к различным условиям освещения и ракурсам съемки. Более того, функция распознавания эмоций предоставляет пользователям мощный инструмент для анализа эмоционального состояния человека на основе выражения лица. Это открывает широкие возможности для применения системы в таких областях, как психология, маркетинговые исследования и системы безопасности. Возможность мгновенного определения эмоционального состояния позволяет проводить более глубокий анализ поведения человека и социальных взаимодействий. Настраиваемые параметры алгоритмов, такие как чувствительность обнаружения и точность классификации эмоций, позволяют адаптировать систему под конкретные задачи и условия применения. Исследователи могут оптимизировать работу системы в зависимости от специфики анализируемых данных и требуемого уровня детализации результатов.По мере того как технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта продолжают играть все более важную роль в современном мире, разработка данной системы обнаружения лиц и распознавания эмоций представляет собой значительный шаг вперед в области анализа визуальной информации. Интеграция алгоритмов обнаружения лиц и распознавания эмоций преодолевает ограничения традиционных подходов, предлагая исследователям и разработчикам динамичную и гибкую платформу.Распознавание эмоций.Процесс распознавания эмоций включает несколько ключевых этапов:- Предварительная обработка изображения,- Извлечение лицевых признаков,- Классификация эмоционального состояния [5].Заключение.Технологии компьютерного зрения в области детектирования лиц и распознавания эмоций демонстрируют стремительное развитие. Дальнейшие исследования должны быть направлены на повышение точности, снижение вычислительной сложности и расширение спектра распознаваемых эмоциональных состояний.
Номер журнала Вестник науки №12 (81) том 3
Ссылка для цитирования:
Мажит А.Н., Кожамкулова Ж.Ж. ДЕТЕКТИРОВАНИЕ ЛИЦ И РАСПОЗНАВАНИЕ ЭМОЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ // Вестник науки №12 (81) том 3. С. 1446 - 1451. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/19904 (дата обращения: 23.06.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+