Журнал Современные проблемы науки и образования 2070-7428 Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания" ART-19764 АДАПТАЦИЯ СИСТЕМЫ КОДИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЙ ЛИЦЕВЫХ МЫШЦ К РАБОТЕ В НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ Тюрин А.И. Tyurin A.I. art-tyurin@mail.ru Безыкорнов Д.С. Bezykornov D.S. d.bezykornov@gmail.com ГОУ ВПО «Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева» Nizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. Alekseev 17 01 2015 1 68 68 This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license. https://science-education.ru/ru/article/view?id=19764

Цель исследования: создание и тестирование системы метрик лицевой информации. Методология: исследование системы кодирования лицевых движений, сравнительное тестирование на созданном наборе лиц с эмоциями. Результаты: построение системы метрик, ее комплексное тестирование с учетом значения «уверенности», снижение общей ошибки распознавания на 20%; выявление эмоций, трудных для распознавания. Построенная система распознает эмоции страха и печали на 37–47% эффективнее. Последующая работа: повышение качества распознавания групп похожих эмоций. Оригинальность и ценность: полученная система метрик совмещает достижения современной психологии с возможностями существующих информационных технологий. Построенная на ее основе система распознавания эмоций позволяет получить высокую точность распознавания эмоций.

Purpose: Creating and testing face-metric information system based on previous work. Design/methodology/approach: Researching of Facial Action Coding System (FACS), testing selected set of metrics on created face images set. Findings: We have built metrics system, conducted comprehensive study with «confidence» value, decreased overall recognition error on 20%, found emotions hard to recognize. Resulting system provides better results than reference system. It can recognize fear and sadness about 37-47% more emotions right. Research limitations/implications: Further work may be done in area of increasing overall recognition quality of similar emotions. Originality/value: Resulting system uses last psychology researches and drafts in IT technology. Recognition system was been built allows us to get high quality of emotions recognition.

 система кодирования лицевых движений распознавание эмоций нейронные сети Facial Action Coding System (FACS) emotion recognition neural networks

1. Cootes T.F., Edwards G.J., Taylor C.J. Active appearance models // Proc. European Conferense on Computer Vision 1998, Vol. 2, pp. 484–498, Springer, 1998.

2. Ekman P., Friesen W. Facial Action Coding System: A Technique for the Measurement of Facial Movement // Consulting Psychologists Press, Palo Alto, 1978.

3. Friesen W., Ekman P. EMFACS-7: Emotional Facial Action Coding System // Unpublished manual, University of California, California, 1983.

4. The Extended Cohn-Kanade Dataset (CK+): A complete dataset for action unit and emotion-specified expression // Lucey P., Cohn J.F., Kanade T., Saragih J., Ambadar Z., Matthews I.J. //Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2010 IEEE Computer Society Conference, P. 94–101, San Francisco, CA, 2010

5. Widanagamaachchi W.N., Dharmaratne A. Emotion Recognizer: A neural network approach // 9th International Conference on Intelligent System Design and Applications, 2009.