Нейрондық желілердің негізгі түсінігі

ANNOTATION 

 

 

The  main  relevance  of  the  thesis  is  to  quickly  and  clearly  recognize  the 

emotions of the face in real time. The information system is fully developed using 

Python, Opencv, Tensorflow, Jupyter, Keras Technologies. 

The diploma project consists of pictures 14, table 3 and formula 4, as well as 

an  introduction,  three  sections,  conclusion,  list  of  references  and  Appendix.  The 

preamble indicates the purpose, relevance and objectives of the project. 

The first part describes the history and concept of neural networks. 

The second part presents the characteristics of the methods of recognition of 

human  emotions,  learning  neural  networks,  logical  and  software  structure  of  the 

project. 

The  third  part  describes  the  activated  and  optimal  methods  for  recognizing 

human emotions. 

The draft clearly spells out the way in the development and implementation 

of the developed information system. During the implementation of the project, the 

goal  was  achieved,  the  relevant  problems  were  solved 

–  the  system  "facial 

expression recognition based on neural networks"was created.  

This  article  presents  the  possibilities  of  recognition  of  emotions  that  make 

predictions  based  on  models  using  technology  Tensorflow.  Jupyter  notebook  is  a 

program  developed  in  a  programming  environment  in  the  Python  programming 

language and using many applications. 

 

8

 

жүктеу/скачать 1,08 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: