Automatsko prepoznavanje emocija na fotografijama ljudskih lica

• Main Author: Ujdur, Petra
• Other Authors: Braović, Maja
• Format: Master Thesis
• Language: Croatian
• Published: Sveučilište u Splitu. Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje. Zavod za elektroniku i računarstvo. 2022
• Subjects: Umjetna inteligencija; duboko učenje; neuralna mreža; digitalna slika; Artificial intelligence; deep learning; neural network; digital image; TEHNIČKE ZNANOSTI. Računarstvo; TECHNICAL SCIENCES. Computing; Baza; sami
• Online Access: https://repozitorij.svkst.unist.hr/islandora/object/fesb:1174; https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:783004; https://repozitorij.svkst.unist.hr/islandora/object/fesb:1174/datastream/PDF

Tema diplomskog rada je automatsko prepoznavanje emocija na fotografijama ljudskih lica. Rad je podijeljen na teorijski i praktični dio. Teorijski dio se bazira na približavanju pojma umjetne inteligencije te njenim područjima i tehnikama koje će se koristiti kod izrade programa. U izradi programa za automatsku detekciju emocija korišten je programski jezik Python, a sami program je nastao u Anaconda razvojnom okruženju uz pomoć Jupyter Notebook web-aplikacije. Predstavljene su baze fotografija koje su dostupne za slobodno korištenje, a odabrana je baza FER2013. Objašnjene su razne metode koje se mogu koristiti za detekciju emocija na fotografijama. Tehnike koje su se koristile kod razvoja programa za automatsko prepoznavanje emocija na fotografijama ljudskih lica su duboko učenje te neuralne mreže koristeći metodu prijenosnog učenja. U praktičnom dijelu rada primjenjuju se sva stečena znanja iz teorijskog dijela. Prvi korak je pripremiti bazu fotografija za ulaz u neuralnu mrežu. Nakon stvaranja modela neuralne mreže koja se sastoji od više kompleksnih slojeva, odvijaju se ključni koraci treniranja mreže te validacija. Validacija neuralne mreže prikazana je preko matrice konfuzije. The topic of the thesis is automatic recognition of emotions in photographs of human faces. The paper is divided into theoretical and practical part. Theoretical part is based on the concept of artificial intelligence and its areas and techniques that will be used in the development of the program. The Python programming language is used to create the automatic emotion detection program, and the program itself was created in the Anaconda development environment with the help of the Jupyter Notebook web application. Databases of pictures that are available for free use are presented and the FER-2013 database is chosen. Various methods that can be used to detect emotions in photos are explained. The techniques used in the development of program for automatic recognition of emotions in photographs of human faces are deep learning and ...