TAILIEUCHUNG - Mô hình Deep Learning trong nhận diện cảm xúc và cảnh báo stress

Bài viết Mô hình Deep Learning trong nhận diện cảm xúc và cảnh báo stress áp dụng mạng nơ ron CNN để xây dựng hệ thống nhận diện cảm xúc khuôn mặt. Hệ thống được thiết kế dựa trên kiến trúc Lenet 5 có cải tiến ở một số điểm để tăng hiệu suất cũng như thời gian huấn luyện. Đồng thời, hệ thống nhận diện cảm xúc và cảnh báo stress được xây dựng trên thiết bị di động. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2022. ISBN 978-604-82-7001-8 MÔ HÌNH DEEP LEARNING TRONG NHẬN DIỆN CẢM XÚC VÀ CẢNH BÁO STRESS Trần Thị Ngân1 Nguyễn Văn Dũng1 1 Trường Đại học Thủy lợi email ngantt@ 1. GIỚI THIỆU giúp cho chúng ta xây dựng được những hệ Khuôn mặt là một trọng tâm chính trong thống thông minh với độ chính xác cao. CNN mối quan hệ giao tiếp trong xã hội. Biểu áp dụng trong nhận dạng cảm xúc khuôn mặt cảm khuôn mặt đóng vai trò quan trọng cũng là một trong những giải pháp tốt trong trong việc truyền tải bản sắc riêng và cảm thị giác máy tính giao tiếp người máy xúc của con người. Biểu hiện trên khuôn trong xu thế hiện nay 3 . mặt là cách biểu đạt và trực tiếp nhất để Trong bài báo này chúng tôi áp dụng giao tiếp cảm xúc ở người. Tuy nhiên mặc mạng nơ ron CNN để xây dựng hệ thống dù nét mặt có thể dễ dàng nhận ra bởi con nhận diện cảm xúc khuôn mặt. Hệ thống người nhưng nhận dạng khuôn mặt đáng được thiết kế dựa trên kiến trúc Lenet 5 có tin cậy bằng máy vẫn là một thách thức lớn. cải tiến ở một số điểm để tăng hiệu suất cũng Hơn nữa nó là một vấn đề thú vị và đầy thử như thời gian huấn luyện. Đồng thời hệ thách do phạm vi rộng của các ứng dụng thống nhận diện cảm xúc và cảnh báo stress như tương tác giữa con người và máy tính được xây dựng trên thiết bị di động. nhận dạng hình mẫu phân loại hình ảnh và 2. MÔ HÌNH MẠNG CNN TRONG NHẬN nhiều lĩnh vực khác. Ngoài ra ảnh khuôn DIỆN CẢM XÚC KHUÔN MẶT mặt trong thực tế còn chứa đựng rất nhiều vấn đề như độ sáng độ nhòe mờ độ Hệ thống nhận diện cảm xúc dựa trên nhiễu độ phân giải góc ảnh tầm nhìn khuôn mặt bằng mô hình CNN được thực Hệ thống nhận diện cảm xúc qua khuôn hiện thông qua các bước chính được minh mặt bằng phương pháp truyền thống sẽ xử lý họa trong Hình 1 dưới đây. bài toán với các giai đoạn tiền xử lý hình bức ảnh khuôn mặt trích chọn đặc trưng của bức ảnh và tiến hành phân loại 1 2 . Từ các nghiên cứu đã có hệ thống nhận dạng cảm xúc qua khuôn mặt thực hiện bằng các giai .

• Cơ sở dữ liệu
• Hệ thống nhận diện cảm xúc
• Mô hình CNN
• Mô hình Deep Learning
• Mạng nơ ron tích chập
• Kiến trúc mạng LeNet
• Kỹ thuật phân lớp nhị phân
• Logistic regression
• Hàm chi phí
• Nhận diện cảm xúc qua giọng nói
• Hệ thống đối thoại người máy
• Xử lý tín hiệu tiếng nói
• Khoa học Công nghệ thông và Truyền thông
• Phát hiện khuôn mặt
• Ước lượng biểu cảm
• Cử chỉ khuôn mặt
• Phân lớp nhị phân
• quản trị thông tin
• phân lớp đa lớp
• kỹ thuật phân lớp
• phương pháp cây quyết định
• phương pháp mạng nơron
• phân rã lớp
• khoa học điều khiển
• hệ thống kỹ thuật
• điều khiển học
• nghiên cứu tin học
• Lý thuyết thuật toán
• tự động học
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân