Бейнебақылау негiзiнде психоэмоционалды жағдайды тану: шолу
DOI:
https://doi.org/10.26577/JMMCS.2021.v112.i4.11Кілттік сөздер:
Компьютерлiк көру, суреттi өңдеу, кластерлiк талдау, сигналдарды өңдеу, нейрондық желi, сүзгiлеуАннотация
Қазіргі уақытта бақылаудағы адамдардың, соның ішінде студенттер мен оқушылардың психоэмоционалды жағдайын анықтау әлеуметтік маңызы бар өзекті мәселе болып табылады. Технологияның даму қарқыны, шетелдік және отандық мамандардың қызығушылығының артуы психоэмоционалды реакцияларды анықтауды автоматтандыру зерттеудің өзекті және сұранысқа ие бағыты екенін көрсетеді. Мақалада осы тақырыптағы әртүрлі әдеби дереккөздерге шолу жасалады, компьютерге адамның эмоцияларын тануға және түсіндіруге және оларға жауап беруге мүмкіндік беретін эмоционалды жасанды интеллекттің қазіргі түрлері талданады. Камера адамның жағдайын оқиды, ал нейрондық желі эмоцияны анықтау үшін деректерді өңдейді. Сонымен қатар, осы саладағы соңғы жетістіктерді ұсыну үшін 2019 және 2020 жылдары жарияланған соңғы зерттеу мақалалары бар.
Библиографиялық сілтемелер
[2] Заболеева-Зотова, А.В., Орлова, Ю.А., Розалиев, В.Л., & Федоров, О.С. (2011). Определение эмоционального состояния человека по его движениям с использованием нейросетей. Волгоград, Россия: Вестник РГУПС № 2.
[3] Нгуен Д.К., & Южаков М. М. (2015). Обзор методов оценки психоэмоционального состояния человека. Томск: VI Научно-практическая конференция.
[4] Шальнов, Е.В. (2017). Исследование и разработка методов сопровождения людей и частей их тела в видеопоследовательности. Москва, Россия УДК 004.932.4.
[5] Гороховатский, В. А. (2014). Структурный анализ и интеллектуальная обработка данных в компьютерном зрении. Киев, Украина: Компания СМИТ.
[6] Гороховатский, В. А. (2016). Изучение свойств методов кластеризации применительно к множествам характерных признаков изображений. Киев, Украина: Вип. 5.
[7] Гороховатский, В. А. (2016). Структурное распознавание изображений с применением моделей интеллектуальной обработки и самоорганизации признаков. Киев, Украина: Радиоэлектроника, информатика, управление.
[8] Розалиев, В.Л., & Заболеева-Золотова, А.В. (2008). Моделирование эмоционального состояния человека на основе гибридных методов. Волгоград, Россия: Изв. ВолгГГУ.
[9] Брилюк, Д.И, & Старовойтов, В.В. (1999). Нейросетевые методы распознавания изображений. Минск, Белоруссия: ИТК НАНБ.
[10] Розалиев, В. Л., Бобков, А. С., & Федоров. О. С. (2010). Применение нейронных сетей и грануляции при построении автоматизированной системы определения эмоциональной реакции человека. Волгоград, Россия: Известия.
[11] Omar Elharrouss, Noor Almaadeed, Somaya Al-Maadeed, Ahmed Bouridane, Azeddine Beghdadi (2020). A combined multiple action recognition and summarization for surveillance video sequences. Appl Intell 51, 690–712 (2021). https://doi.org/10.1007/s10489-020-01823-z
[12] Dasari R, Chen CW (2018) MPEG CDVS Feature Trajectories for Action Recognition in Videos. In: 2018 IEEE Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR). IEEE
[13] El-Masry M, Fakhr MW, Salem M. A. -M. (2017) Action recognition by discriminative EdgeBoxes. IET Comput Vis 12(4):443–452
[14] El-Henawy I, Ahmed K, Mahmoud H (2018) Action recognition using fast HOG3D of integral videos and Smith–Waterman partial matching. IET Imag Process 12(6):896–908
